[메디컬투데이=박성하 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 뷰노는 AI 기반 심정지 예측 의료기기 VUNO Med??DeepCARS??(이하 DeepCARS)의 임상적 효과를 전향적으로 검증한 연구 결과가 국제 학술지 Diagnostics에 게재되었다고 밝혔다.

이번 연구는 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수팀이 주도했으며, 일반 병동 입원 환자를 대상으로 심정지 예측 AI 도입이 심정지 및 사망률에 미치는 영향을 평가했다. 이는 AI 의료기기의 일반적인 성능 평가를 넘어 환자의 직접적인 예후와 임상 결과를 분석했다는 점에서 기존 연구와 차별화된다.

병원 내 심정지는 높은 사망률과 연관되지만, 연속적인 모니터링의 어려움으로 조기 예측 및 대응에 한계가 있었다. 기존의 조기경보시스템(EWS) 기반 신속대응시스템(RRS)이 널리 사용되고 있으나, 임상 효과는 일관되지 않다는 지적이 제기되어 왔다. 이에 연구팀은 DeepCARS를 활용해 24시간 이내 심정지 발생 위험을 예측하고 실제 임상 대응으로 연결했을 때 환자 예후 개선 여부를 확인했다.

연구는 일반 병동 성인 환자 36,797명을 대상으로 1년간 전향적으로 진행됐다. DeepCARS는 일반 병동에서 측정되는 4가지 활력징후 데이터를 기반으로 심정지 위험을 예측하여 알람 형태로 제공했다. 이 알람은 환자 상태 재확인 및 추가 치료 검토 정보로 활용되었으며, 임상 판단은 의료진의 자율에 맡겼다.

연구진은 전체 입원 환자 중 알람이 발생한 2,906명을 두 그룹으로 나누어 비교 분석했다. DeepCARS 알람 발생 후 24시간 이내 임상 재평가나 치료가 이루어진 중재군은 원내 심정지 발생률이 2.07%에서 1.06%로 약 46% 감소했으며, 원내 사망률은 2.74%에서 1.70%로 약 35% 낮아졌다. 알람 후 의료진의 신속한 중재가 환자 예후 개선에 기여하는 것으로 나타났다.

이번 연구를 통해 기존 진료 체계와 추가 인력 없이도 DeepCARS 알람에 따른 의료진의 적시 대응이 환자 예후를 개선할 수 있음이 확인되었다. 이는 의료 인력 및 자원이 제한적인 일반 병동 환경에서 심정지 예측 AI의 임상적 가치를 보여준다.

뷰노 주성훈 CTO는 "이번 연구는 DeepCARS 도입으로 환자의 심정지와 사망을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 전향적으로 입증했다"며, "현재 더 높은 근거 수준의 다기관 군집 무작위 대조시험 연구(RCT)도 진행 중이며, 앞으로도 현장 근거 중심의 임상 연구를 지속적으로 축적해 나갈 것"이라고 밝혔다.

DeepCARS는 2022년 8월부터 신의료기술 평가유예를 통해 국내 의료 현장에서 사용되고 있다. 이번 연구 결과는 다음 달 7일 개최되는 ‘글로벌 환자 안전 서밋(Global Patient Safety Summit 2026)’에서 AI 기반 조기경보 시스템의 임상적 가치와 환자 안전 개선 가능성을 제시할 것으로 기대된다.