병원 응급실을 찾는 응급 환자 위중도를 인공지능(AI)으로 판별하는 모델이 최초로 나왔다. 응급 의료 분야 AI 모델을 적용한 첫 사례다.
의료 AI 스타트업 뷰노는 메디플렉스 세종병원과 공동 개발한 AI 기반 응급환자 자동 분류 소프트웨어 '뷰노 메드-DTAS(Deep Triage and Acuty Scale)' 임상 연구 결과를 미국 온라인 학술저널 '플로스원(PLOS ONE)'에 게재했다고 16일 밝혔다.
뷰노는 국가응급진료정보망에서 3년간 수집된 전국 응급실 1165만 9559명 환자 데이터 중 약 80% 데이터를 학습해 사망·중환자실(ICU) 입원·일반병동 입원 등 세 가지 유형에 대한 예측모델인 DTAS를 개발했다.
뷰노는 개발한 DTAS 정확도를 나머지 20% 환자 데이터를 토대로 평가한 결과 응급실 내원 환자 사망 예측은 93.5%, ICU 입원에 대한 예측은 89.4%, 일반병동 입원 예측은 80.4%로 나타났다. 이는 대한응급의학회에서 2012년 한국형 응급환자 분류도구인 'KTAS(Korean Triage and Acuty Scale)'보다 월등히 정확한 예측 성능이다. KTAS의 경우 사망예측과 ICU입원, 일반병동 입원 정확도가 각각 78.5%, 79.7%, 68.1%에 그쳤다.
뷰노는 2년 전부터 일반병동·ICU에서의 환자 모니터링을 위한 심정지 예측 기술(VUNO Med®-DEWS) 개발해 왔다. 지난 6월에는 미국심장협회지(JAHA)에 AI 기반 심정지 예측 기술의 임상 유효성에 대한 연구결과를 최초로 게재했다.
뷰노 측은 “이번 연구 결과 발표로 일반병동·ICU에 이어 응급실까지, 병원 전체를 커버할 수 있는 일종의 플랫폼으로 인공지능 환자 모니터링 기술을 확보했다”고 밝혔다.
연구 공동 주저자인 이영남 뷰노 연구원은 “병원 응급실은 밀려드는 응급환자에 대해 짧은 시간 내에 정확한 판단을 해야한다”면서 “이번 연구는 응급 분야에서 최초로 인공지능을 적용한 사례로 잠재력이 크고 성능개선 가능성도 높다"고 말했다.
장윤형 의료/바이오 전문기자 why@etnews.com
