뷰노는 소아 중환자의 인공호흡기 삽관 필요성을 예측하는 인공지능(AI) 기반 조기경보시스템에 관한 연구 결과가 국제 학술지(Heart & Lung)에 게재됐다고 9일 밝혔다.
이번 연구는 양산부산대병원 소아청소년과·호흡기내과 연구팀과 뷰노가 공동 수행했다.
급성 호흡부전은 소아중환자실 입실과 심정지로 이어지는 주요 요인 중 하나다. 소아환자는 연령대가 넓고 원인 질환이 다양해 상태 악화를 조기 인지하기 어렵다. 특히 기존 예측 모델들은 대부분 성인 중심으로 개발돼 소아 환자에게 적용하기 힘든 한계가 있었다.
연구팀은 2012년부터 2022년까지 양산부산대병원 소아중환자실에 입원한 만 18세 미만 환자 1318건 전자의무기록(EMR)을 분석해 최대 8시간 전에 침습적 기계환기 필요성을 예측하는 AI 기반 조기경보 시스템(DeePedIMV)을 개발·검증했다.
연구 결과 예측 정확도(AUROC) 약 0.88을 기록해 우수한 예측 성능을 보였다. 연령과 질환 유형에 관계없이 모든 그룹에서 일관된 정확도를 보였다. 특히 1세 이하 환자군에서 가장 높은 정확도를 기록했다.
실제 위험 상황을 정밀하게 짚어내는 지표(AUPRC)는 약 0.47로 기존 모델 대비 약 3배 이상 높은 성능을 입증했다. 동일한 민감도에서 알람 횟수를 절반 이하로 줄였다.
주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 “이뷰노의 기술력이 성인을 넘어 소아 영역의 환자 안전에도 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
