심정지 예측 기술을 이용해 심정지 발생 가능성을 절반 가까이 낮출 수 있다는 연구결과가 나왔다.
의료 인공지능(AI) 기업 뷰노는 AI 기반 심정지 예측 의료기기 뷰노 메드 딥카스(VUNO Med–DeepCARS)의 임상적 효과를 전향적으로 검증한 연구 결과가 최근 국제 학술지 《Diagnostics》에 게재됐다고 27일 밝혔다.
병원 내 심정지는 높은 사망률과 연관돼 있으나, 연속적인 모니터링이 어려워 조기 예측과 대응에 한계가 있었다. 조기경보시스템 기반의 신속대응시스템이 널리 쓰이고 있지만 임상 효과와 결과가 일관되지 않는다는 지적도 나온다.
이에 김정수 인하대병원 호흡기내과 교수 연구팀은 일반병동에 입원한 성인 환자 3만6797명을 대상으로 딥카스를 활용해 24시간 이내 심정지 발생 위험을 사전에 예측하고, 이를 실제 임상 대응으로 연결했을 때 환자 예후가 개선되는 지를 확인했다.
알람이 발생한 환자 2906명을 중재군과 대조군으로 나눴다. 중재군은 딥카스 알람이 발생한 환자 중 24시간 이내 임상 재평가나 치료가 이뤄진 그룹이고, 대조군은 해당 시간에 알람에 대해 추가 대응을 하지 않은 그룹이다.
그 결과, 중재군의 원내 심정지 발생률은 2.07%에서 1.06%로 약 46% 감소했고, 원내 사망률 역시 2.74%에서 1.70%로 약 35% 낮아졌다. 또 알람이 울리고 의료진의 중재가 빠르게 이루어질수록 환자의 예후가 더 좋았다.
딥카스는 일반병동에서 측정되는 4가지 활력징후 데이터를 기반으로 심정지 위험을 예측해 알람 형태로 제공했다. 알람은 환자 상태를 재확인하고 추가 치료를 검토하는 정보로 활용됐으며, 임상 판단은 추가 인력이나 진료 체계 변경 없이 의료진의 자율적 판단에 맡겼다.
주성훈 뷰노 CTO는 “이번 연구는 딥카스 도입으로 환자의 심정지와 사망을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 전향적으로 입증했다는 점에서 의미가 크다”고 설명했다.
한편, 딥카스는 2022년 8월부터 신의료기술 평가유예를 통해 국내 의료 현장에서 사용되고 있다.
