뷰노, 패혈증 발생 12시간 전 AI로 예측할 수 있다

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뷰노 생체 신호팀 / 사진=뷰노

국내 의료 AI 스타트업 뷰노가 패혈증 발생을 최대 12시간 전에 예측할 수 있는 자체 딥러닝 알고리즘에 대한 연구 논문을 세계중환자의학회지(CCM)에 게재했다고 밝혔다.

패혈증은 중환자실에서 가장 흔히 발생하는 질환 중 하나로, 몸 안에 침입한 다양한 미생물에 의해 발생하는 중증 감염을 일컫는다. 발열이나 저체온, 빠른 맥박 등의 소견을 보이며 조기 진단 및 치료가 이뤄지지 않으면 사망에까지 이를 수 있다. 2018년 기준 패혈증으로 국내 국내 환자 사망률은 10%를 육박하는 것으로 알려져 있다.

패혈증 예측 정확도를 높이려면 의료 현장에서 발생할 수 있는 결측(누락) 데이터 예측이 필수인데, 여기에 기존에는 단일 변수만을 고려하는 순환신경망(RNN) 기술이 주로 사용됐다. 반면 이번 연구를 수행한 뷰노 생체신호팀은 딥러닝 기술 중 하나인 그래프 합성곱 신경망(GCN) 기술을 전자건강기록(EHR) 분석에 적용했다.

해당 알고리즘은 6만명 이상의 중환자 HER 데이터를 활용해 학습됐으며, 실제 중환자실에서 패혈증 환자 선별에 사용되는 예측 지수 대비 AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic)의 3% 향상과, AUPRC (Area Under the Precision-Recall Curve) 18% 향상을 보여 실제 의료 현장에 도입될 경우 패혈증 사전 예측에 적잖은 도움을 줄 것으로 기대된다.

논문의 주 저자인 이병탁 뷰노 생체신호팀 연구원은 “패혈증 예측의 정확도를 향상시키기 위해 의료현장 여건상 잦은 측정이 어려운 데이터의 결측을 보완하고자 GCN 기술을 선택했다”며 “다양한 후속 연구 진행을 통해 보다 많은 질환을 조기에 예측하는 솔루션 개발에 힘쓰겠다”고 전했다.

한편, 뷰노의 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어 뷰노메드 딥카스는 최근 혁신의료기기에 지정됐으며, 지난 7월 기업공개를 위한 코스닥 상장예비심사 청구를 완료한 상태다.