일반병동 환자는 중환자실 환자처럼 24시간 촘촘히 감시받기 어렵다. 상태가 갑자기 나빠져도 전담 응급대응팀이 없는 병원에서는 조기 발견이 늦어질 수 있다. 이런 환경에서 인공지능(AI) 심정지 예측 의료기기가 환자 안전망 역할을 할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
의료 AI 기업 뷰노는 ‘뷰노메드 딥카스(VUNO Med–DeepCARS)’의 임상 효과를 분석한 다기관 연구 결과가 국제학술지 《Diagnostics》에 게재됐다고 18일 밝혔다.
딥카스는 입원환자의 혈압, 맥박, 호흡수, 체온 등 활력징후를 AI가 분석해 24시간 안에 심정지 위험이 높은 환자를 의료진에게 알려주는 의료기기다.
이번 연구는 신속대응시스템(RRS)을 운영하지 않는 강동성심병원, 시화병원, 인천나은병원 등 2차 병원 세 곳에서 만19세 이상 일반병동 입원환자 약 16만명을 대상으로 딥카스 도입 전후의 임상적 차이를 비교했다. 신속대응시스템은 일반병동 환자의 상태 악화를 조기에 발견해 전담 의료진이 신속히 평가·처치하는 환자안전 대응 체계다.
병원 내 심정지가 발생할 경우, 1년 생존율이 약 13.4%에 불과한 것으로 보고된다. 이를 예방하기 위해 조기경보시스템과 신속대응시스템 운영이 권고되나, 높은 비용과 인력 제한 등으로 인해 2차 병원급의 의료기관에서는 이를 갖추기 어려운 상황이다.
연구 결과, 딥카스 도입 후 병원 내 심정지 발생률은 21%, 원내 사망률은 15% 낮아진 것으로 나타났다. 총 재원 기간은 평균 0.51일, 중환자실 재원 기간은 평균 1.32일 단축됐다. 특히 원내 심정지의 주요 선행 원인인 패혈증 환자군에서 심정지가 29%, 사망률이 22% 감소한 것으로 나타나, 더욱 높은 임상적 효과를 확인했다.
주성훈 뷰노 CTO는 “이번 연구는 딥카스가 일반병동에서 원내 심정지를 줄인다는 것을 입증한 두 번째 연구이자 첫 다기관 연구다”며 “비용과 인력 부담으로 RRS를 갖추기 어려운 2차 병원에서도 DeepCARS가 확장 가능하고 비용 효율적인 환자 안전 도구가 될 수 있음을 확인했다”고 밝혔다.
한편 딥카스는 지난 1월 인하대병원 연구에서도 심정지 46%, 사망률 35% 감소 효과를 보였다. 당시에는 지나간 기록만 분석하지 않고, 연구 시작 뒤 실제 입원환자를 따라가며 딥카스 사용 전후 결과를 확인했다. 이번 다기관 연구는 2차 병원 여러 곳에서도 딥카스의 활용 가능성을 확인했다는 의미가 있다.
딥카스는 현재 시범 사용 병원을 포함해 약 170개 병원, 약 6만5000병상에 도입·사용되고 있다. 한국에서는 비급여 시장을 중심으로 활용되고 있다.
