인공지능(AI)이 의료계의 화두가 됐다. AI가 도입된 이후 환자의 질환을 과거보다 더 '빠르고 정확하게 예측과 진단' 할 수 있게 됐다고 의료계는 평가하고 있다. 바야흐로 '빠·정·예·진' 의료AI의 시대가 도래한 것이다. 뉴시스는 국내 의료AI 분야 선두 업체들의 솔루션을 실제 사례 중심으로 소개한다. <편집자주>

[서울=뉴시스]송종호 기자 = "다음날 퇴원을 하기로 오전에 듣고 그날 오후부터 컨디션이 저하됐습니다. 갑자기 미열이 있고 조금 기운이 없었던 정도였는데 여러 의료진이 와서 검사와 치료를 해야한다고 해 무척 당혹스러웠습니다."

의정부을지대병원에서 뇌동맥류 수술을 받은 50대 남성 A씨는 지난해 7월 7일의 일을 이렇게 회상했다. 하지만 당시 의료진의 판단을 달랐다. 일주일 전 도입한 인공지능(AI) 기반 심정지 예측시스템 '뷰노메드 딥카스(딥카스)'가 기준 수치인 85점을 넘은 87점을 가리키고 있었기 때문이다.

딥카스를 확인한 의료진은 곧바로 A씨가 있는 12층 병실로 출동했다. 의료진은 A씨에게 수액과 항생제 치료 등 응급조치를 취하고 컴퓨터단층(CT)촬영 후 중환자실로 이송했다. CT촬영 결과 A환자는 신우신염에 의한 패혈증이 확인됐다. 심정지 발생 위험도가 87점까지 상승한 원인이었다. A씨는 의료진의 신속한 치료 후 상태가 호전돼 일반 병실로 복귀했다.

의정부을지대병원이 의료AI 전문기업 뷰노의 '딥카스'를 도입한 지 일주일 만에 성과였다. 딥카스는 A씨와 같이 일반병동 입원환자의 호흡, 혈압, 맥박, 체온 등 4가지 활력징후 데이터를 분석해 환자의 24시간 내 심정지 발생을 예측한다. 심정지 발생 위험도를 0~100 사이의 숫자로 의료진에 제공한다.

딥카스를 도입한 병원의 일반병동 입원환자라면 누구나 AI를 통한 심정지 예측 관리를 받을 수 있다. 딥카스는 비급여 항목으로 병원마다 청구 금액은 하루 기준 7000원에서 1만원 초반으로 다르다.

뷰노는 "올해 3월 기준 상급종합병원 15곳을 포함해 83개 병원에서 뷰노메드 딥카스를 도입해 청구하고 있다"며 "별도로 40여개 병원에서 데모 및 구매 절차를 진행 중이다. 누적 청구 병상 수는 3만 3000개를 돌파했다"라고 밝혔다.

딥카스는 여러 연구를 통해 신뢰성을 구축했다. 딥카스의 예측 성능은 예측 정확도를 나타내는 성능지표인 AUROC를 기준으로 0.869를 기록했다. 1에 가까울수록 정확도가 높다는 의미다. 이는 기존 인공지능 기반이 아닌 일반병동 입원환자 대상 모니터링 시스템 방법들(NEWS 0.767·MEWS 0.756)대비 우수한 수치다.

선현우 신속대응팀장(중환자외상외과 교수)은 "시스템 도입 후 환자를 살린 첫 사례"라며 "일반병동에 입원 중인 고위험환자를 조기에 예측·발견해냄으로써 중환자실 이송 등 신속한 대응을 할 수 있었다"고 말했다.


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