뷰노, 인공지능으로 정확하게 응급환자 자동 분류

메디플렉스세종병원과 공동개발한 소프트웨어 DTAS, 미국 학술저널에 게재
서민지기자 mjseo@medipana.com 2018-10-16 09:40
[메디파나뉴스 = 서민지 기자] 뷰노(대표 이예하)는 메디플렉스 세종병원과 공동 개발한 인공지능 기반 응급환자 자동분류 소프트웨어인 VUNO Med®–DTAS(Deep Triage and Acuity Scale)의 임상 연구 결과가 SCI급 미국 온라인 학술저널인 플로스원(PLOS ONE)에 게재됐다고 16일 밝혔다.
 
현재 병원 응급실에는 내원한 환자에 대한 진료 순서를 정하는 등, 응급의료 수요를 효율적으로 관리하기 위해 응급환자 분류도구(Triage and Acuity Scale)가 도입돼 있다.
 
대한응급의학회에서는 2012년 한국형 응급환자 분류도구인 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale)을 개발해 지금까지 전국 병원에서 활용하고 있다.
 
그런데 뷰노에서 KTAS 보다 더 정확한 DTAS를 개발한 것이다.
 
뷰노는 국가응급진료정보망에서 3년간 수집된 전국 응급실 1,165만 9,559명의 환자 데이터 중 약 80%의 데이터를 학습해 사망/ICU입원/일반병동 입원 3가지에 대한 예측 모델인 DTAS를 개발했다.
 

나머지 20%에 대한 정확도(AUROC) 평가 결과, 응급실 내원 환자에 대한 사망 예측은 93.5% (KTAS는 78.5%), ICU입원에 대한 예측은 89.4% (KTAS는 79.7%), 그리고 일반병동 입원 예측은 80.4% (KTAS는 68.1%)로 모든 부분에서 월등한 예측 성능을 보였다. 대규모 데이터를 통해 인공지능기반 DTAS가 KTAS보다 더 높은 응급환자 분류 정확도를 보인 것.
 
특히 DTAS는 KTAS보다 환자 별로 더 적은 수의 입력 정보만으로도 KTAS보다 높은 성능을 보였을 뿐 아니라, age/sex/trauma or not/initial vital sign/mental state 등 객관적으로 평가가 가능한 항목들만을 사용함으로써 응급현장에서 의료진에 따라 주관적인 판단차이가 발생할 수 있는 여지도 최소화시켰다.
 
지난 2년 전부터 뷰노는 일반병동 및 ICU에서의 환자 모니터링을 위한 심정지 예측 기술(VUNO Med®–DEWS) 개발해왔으며, 지난 6월에는 미국심장협회지(Journal of the American Heart Association, JAHA)에 인공지능 기반의 심정지 예측 기술의 임상적 유효성에 대한 연구결과를 분야 최초로 게재하기도 했다.
 
이로서 뷰노는 일반병동/ICU에 이어 응급실까지, 병원 전체를 커버할 수 있는 일종의 플랫폼으로서의 인공지능 환자 모니터링 기술을 확보하게 된 것이다.
 
이번 연구의 공동 주저자인 뷰노 이영남 연구원은 "병원의 응급실은 밀려드는 응급환자들에 대해 짧은 시간 내에 정확한 판단을 해야만 하는 숙제를 안고 있는 곳"이라며 "본 연구는 응급분야에서 최초로 인공지능을 적용한 사례로서 잠재력이 크고, 앞으로 성능개선의 가능성도 매우 높다"고 밝혔다.
 
이어 "향후 본 연구의 임상적 유효성을 지속 확보해 나가겠다"는 의지를 밝혔다.
 
한편 뷰노는 2014년말 설립된 의료인공지능 스타트업으로, 2018년 5월 국내 최초의 AI의료기기인 VUNO Med®–BoneAge를 식품의약품안전처로부터 판매허가를 받았으며, 현재까지 다수의 국내 대형병원 및 제약사 등과 흉부CT/X-ray, 치매, 안저진단 등 다양한 질환에 대한 기술 개발에 박차를 가하고 있다.


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