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뷰노메드 딥카스, 임상적 유효성에 대한 연구에서 우수한 성능 입증

인공지능(AI) 기반 심정지 예측 의료기기인 뷰노메드 딥카스가 실사용 데이터(리얼 월드 데이터)를 활용한 전향적 연구를 통해 임상적 유효성을 입증했다고 13일 밝혔다. 이와 관련된 다기관 임상 연구논문은 세계적으로 권위있는 중환자의학 분야 학술지인 Critical Care에 게재됐다.

기존의 AI 의료기기 연구는 대부분 이전 시점의 의료 데이터를 활용한 후향적 연구로 이루어졌다. 그러나 뷰노는 이번에 실제 임상 환경에서의 데이터를 활용한 전향적 연구를 통해 일관된 예측 성능과 높은 신뢰성을 입증했다. 실사용 데이터를 활용한 전향적 연구는 실제 임상 현장에서 다양한 변수를 고려하여 얻은 데이터로, 이로 인해 의료진의 신뢰도가 더욱 높아졌다.

뷰노 연구팀은 서울대병원, 분당서울대병원, 인하대병원, 동아대병원 등 3차 의료기관 네 곳의 일반병동에 입원한 환자 데이터를 활용하여 다기관 연구를 수행했다. 이러한 다기관 연구는 규모, 위치, 의료환경이 다른 의료기관들에서 환자를 대상으로 진행되었다.

연구는 3개월 동안 일반병동에 입원한 총 5만5083명의 환자를 대상으로, 기존의 고위험 환자 예측 시스템과 뷰노메드 딥카스를 비교 분석했다. 예측 성능은 병원 내 심정지(IHCA), 예기치 않은 중환자실 전실(UIT) 예측 정확도, 오경보율 등을 기준으로 평가되었다.

연구 결과 뷰노메드 딥카스는 성능지표인 AUROC 기준 0.869의 예측 정확도를 보였다. 이는 기존 방법인 NEWS 0.767, MEWS 0.756에 비해 우수한 성능이다. 민감도 대비 1000병상 당 알람 횟수도 절반 이상 감소하는 등 예측 성능과 효율성에서 뷰노메드 딥카스가 뛰어나다는 것이 연구 결과로 확인되었다.

이러한 우수한 성능은 고위험 알람의 실제 의료진의 조치로 이어질 수 있도록 도움을 줄 것으로 기대된다. 뷰노는 앞으로도 지속적인 연구와 개발을 통해 의료 분야에서의 기여를 확대할 계획이다.

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