뷰노(대표 이예하)가 메디플렉스 세종병원과 공동 개발한 인공지능(AI) 기반 응급환자 자동 분류 소프트웨어인 '뷰노메드-DTAS'의 임상 연구 결과를 국제학술지에 게재했다고 16일 밝혔다.

뷰노는 국가응급진료정보망에 3년간 쌓인 전국 응급실 환자 데이터(1165만9559명)의 80%를 AI에 학습시켜 뷰노메드-DTAS를 개발했다. 환자의 생체신호 등을 통해 사망, ICU(중환자실) 입원, 일반병동 입원 등 세가지 단계로 상태를 예측할 수 있는 모델이다.

이후 뷰노메드-DTAS와 대한응급의학회가 만든 'KTAS'의 나머지 20%에 대한 예측 정확도를 비교했다. KTAS는 내원 환자 진료 순서를 정하는 등 응급의료 수요를 효율적으로 관리하기 위해 2012년 대한응급의학회가 만든 한국형 응급환자 분류 도구다.

사망 예측은 뷰노가 93.5%, KTAS가 78.5%였다. ICU 입원 예측은 89.4%로 KTAS보다 10% 정도 높았고 일반병동 입원 예측은 80.4%로 KTAS보다 12% 우수했다. 뷰노메드-DTAS는 KTAS보다 더 적은 환자 수를 입력했음에도 예측 결과가 정확했다. 나이, 성, 생체신호 등 객관적인 항목만 사용해 응급 현장에서 의료진의 주관적인 판단 때문에 생길 수 있는 오차를 최소화했다.

뷰노는 지난 6월 미국심장협회지(JAHA)에 일반병동과 ICU 환자 심정지 예측 기술의 임상적 유효성에 대한 연구를 게재하기도 했다. 회사 관계자는 "일반병동과 ICU에 이어 응급실까지 병원 전체를 포괄할 수 있는 AI 환자 모니터링 플랫폼 기술을 확보한 것"이라고 말했다.

임유 기자 freeu@hankyung.com