이번 연구는 조호찬 계명대학교 동산병원 내분비대사내과 교수팀과 공동으로 진행된 바이탈케어의 전향적 외부 검증 연구다. 에이아이트릭스는 이번 연구로 일반 병동에 입원한 성인 환자 6039건의 데이터를 분석했다. 기존 점수 체계인 NEWS(National Early Warning Score)와 MEWS(Modified Early Warning Score)와 비교해 바이탈케어의 예측 성능을 평가했다.
에이아이트릭스 '바이탈케어' 구동 화면 |
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
연구 결과 바이탈케어는 급성 중증 이벤트(사망, 심정지, 갑작스러운 중환자실 전실) 발생 예측에서 NEWS 및 MEWS 대비 더 높은 예측 정확도를 보였다. 특히 기존 점수 체계 대비 약 42% 더 높은 예측 정확도로 일반 병동 입원 환자의 급성 중증 이벤트 발생 위험을 더욱 정확하게 예측하는 것으로 나타났다.
또 동일한 민감도 조건에서는 특이도가 향상돼 NEWS 및 MEWS 대비 오경보 발생이 약 67% 감소한 것으로 확인됐다.
심태용 에이아이트릭스 최고의료책임자(CMO)는 “이번 연구는 단순히 바이탈케어의 성능을 입증하는 데 그치지 않고 데이터 기반 의료 AI가 실제 임상 현장에서도 신뢰받을 수 있는 도구로 작동할 수 있음을 보여준 사례”라며 “앞으로도 다양한 환경에서의 임상 근거를 지속적으로 축적해 나가며 환자 안전에 실질적인 기여를 이어가겠다”고 말했다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
