의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(대표 이예하)는 DeepCARS의 임상적 효과를 대규모 실사용 데이터로 검증한 다기관 연구결과가 국제 전문 학술지 Diagnostics에 게재됐다고 18일 밝혔다.

이번 연구는 신속대응시스템Rapid Response System, RRS)을 운영하지 않는 국내 2차 병원 세 곳에서 DeepCARS 도입이 환자 예후에 미치는 영향을 평가했다. 기존 연구들이 RRS를 갖춘 대형병원이나 인력 증원 등을 병행한 환경에서 수행된 것과 달리, 해당 연구는 AI 기반 조기경보시스템(Early Warning System, EWS) 도입만으로 2차 병원에서의 임상 효과를 대규모로 입증했다는 점에서 차별점을 가진다.

병원 내 심정지(In-Hospital Cardiac Arrest, IHCA)가 발생할 경우, 1년 생존율이 약 13.4%에 불과한 것으로 보고되고 있다. 이를 예방하기 위해 조기경보시스템과 신속대응시스템 운영이 권고되고 있으나, 높은 비용과 인력 제한 등으로 인해 2차 병원급의 의료기관에서는 이를 갖추기 어려운 상황이다.

이에 연구팀은 RRS가 부재한 강동성심병원, 시화병원, 인천나은병원의 만 19세 이상 일반병동 입원환자 약 16만명을 대상으로 DeepCARS도입 전후의 임상적 차이를 비교했다. DeepCARS는 4가지 활력징후 데이터를 시계열로 분석해 24시간 내 심정지 위험을 예측해 의료진에게 알람 형태로 표시했다. 알람은 별도의 대응 프로토콜 없이 의료진이 환자 상태를 재확인하고 추가 치료를 검토하는 정보로 활용됐다.

연구 결과, DeepCARS 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. 

뷰노 주성훈 CTO는 "이번 연구는 DeepCARS가 일반병동에서 원내 심정지를 줄인다는 것을 입증한 두 번째 연구이자 첫 다기관 연구로, 비용과 인력 부담으로 RRS를 갖추기 어려운 2차 병원에서도 DeepCARS가 확장 가능하고 비용 효율적인 환자 안전 도구가 될 수 있음을 확인했다"며 "현재 의료 AI에서 수행 가능한 연구 중 근거 수준이 가장 높은 다기관 무작위 대조시험(SW-RCT)도 마무리 단계로 논문 제출을 앞두고 있다. AI가 현장에서 어떤 도움이 되는지 계속 근거로 증명해 나갈 것"이라고 말했다.

한편, DeepCARS는 지난 1월 인하대병원에서 진행된 전향적 중재연구를 통해 심정지 46%·사망률 35% 감소를 확인했으며, 이번 다기관 연구로 다양한 의료환경에서의 임상적 적용 가능성을 다시 한번 입증했다. DeepCARS는 현재 데모 포함 국내 약 170개 병원(약 65,000 병상)에서 비급여로 사용되고 있다.