의료 인공지능 기업 뷰노가 소아 중환자의 인공호흡기 삽관 필요성을 사전에 예측하는 AI 모델을 개발했다. 성인 중심 모델의 한계를 보완하고, 임상 현장에서 조기 대응 가능성을 높였다는 점에서 의미가 있다.

뷰노는 9일 소아 중환자의 침습적 기계환기 삽관 필요성을 예측하는 딥러닝 기반 조기경보시스템 연구 결과가 국제 학술지 ‘Heart & Lung(IF 2.6)’에 게재됐다고 밝혔다.

이번 연구는 양산부산대학교병원 소아청소년과·호흡기내과 연구팀과 공동으로 수행됐다. 연구팀은 소아중환자실 입원 환자의 전자의무기록 데이터를 기반으로 삽관 필요 시점을 예측하는 모델을 개발하고 기존 모델과 비교 분석했다.

급성 호흡부전은 소아중환자실 입원 및 심정지로 이어질 수 있는 주요 요인이다. 상태 악화 시점을 놓칠 경우 예후가 급격히 나빠질 수 있어 적절한 시점의 삽관 결정이 중요하다.

다만 기존 예측 모델은 대부분 성인 데이터를 기반으로 개발돼 소아 환자에 적용하기 어려운 한계가 있었다. 연령 범위가 넓고 원인 질환이 다양한 소아 환자 특성이 충분히 반영되지 않았기 때문이다.

연구팀은 이러한 한계를 보완하기 위해 2012년부터 2022년까지 양산부산대학교병원 소아중환자실에 입원한 만 18세 미만 환자 1,318건의 데이터를 분석했다. 이를 기반으로 최대 8시간 이전에 삽관 필요성을 예측하는 AI 모델 ‘DeePedIMV’를 개발하고 성능을 검증했다.

연구 결과 DeePedIMV는 AUROC 0.88을 기록하며 높은 예측 성능을 보였다. 연령과 질환 유형에 관계없이 일관된 성능을 나타냈으며, 특히 1세 이하 환자군에서 가장 높은 정확도를 기록했다.

정밀도-재현율 기반 지표인 AUPRC는 약 0.47로, 기존 모델 대비 약 3배 향상된 것으로 나타났다. 동일 민감도 조건에서 알람 발생 횟수는 절반 이하로 감소했다. 임상 현장에서 불필요한 경보를 줄이면서도 고위험 환자 선별 정확도를 높인 결과다.

뷰노 주성훈 CTO는 “불필요한 알람은 줄이고, 실제 삽관이 필요한 고위험 환자를 선제적으로 예측할 수 있음을 확인했다”며 “성인 중심 AI를 넘어 소아 환자 안전까지 확장하는 연구를 지속하겠다”고 밝혔다.

뷰노는 소아 환자 대상 AI 연구를 지속적으로 확대하고 있다. 이번 연구는 네 번째 소아 관련 성과다.

앞서 신생아 중환자실 환자의 삽관 필요성 예측 모델과 소아 심정지 예측 모델을 개발한 바 있다. 현재는 인공호흡기 제거 실패를 예측하는 연구를 진행 중이다.

회사 측은 소아 중환자 영역에서의 예측 AI 고도화를 통해 환자 안전성과 임상 의사결정 지원 기능을 강화한다는 계획이다.