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뷰노(338220) 로고 (사진= 뷰노 제공)

[서울 = 뉴스핌] 메디컬투데이 = 뷰노가 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 VUNO Med-DeepCARS 고도화 관련 중요 기술인 '입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법'에 대한 특허가 일본에서 등록 결정됐다고 19일 밝혔다.

이번 일본에 등록된 특허는 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간의 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델(GNN, Graph Neural Networks)을 사용해 입력 변수가 제한된 환경에서도 정확하고 일관된 예측 값을 생성하는 기술이다.

해당 기술을 DeepCARS 제품 혹은 새로운 예후예측 솔루션에 적용하면 병원마다 적합한 모델을 따로 개발할 필요가 없다.

실제 의료현장에서는 환자의 상태, 환자 체류 장소, 입원한 병원 등에 따라 측정 데이터가 매우 다양하게 나타난다. 예를 들어 중환자실 환자에 대해서는 혈액검사 결과 포함 다양한 측정 데이터가 존재하지만, 일반 병동 입원 환자는 그렇지 않을 수 있다.

특히, 동맥혈 검사(ABGA)와 같은 침습적인 검사와 쇼크를 대변할 수 있는 검사(Lactate)와 같은 일부 혈액 검사들은 일반 병동 입원 환자의 극히 일부에게만 시행되는 검사로서, 일반 병동 모든 환자에서 통상적으로 수집되는 정보와 거리가 멀다.

이처럼 상황에 따라 확보되는 데이터가 다르더라도 해당 기술을 통해 그래프 신경망 모델 학습 과정을 거치면 효율적인 예측이 가능하다.

뷰노가 개발한 이번 특허기술을 활용하면 병원별 상황에 따라 결측값(수집되지 않은 값)이 있는 경우에도 인공지능 알고리즘으로 정확하게 예측할 수 있다. 혈압·맥박 등 활력 징후와 함께 혈액 검사 데이터를 사용해 학습시킨 딥러닝 모델이, 실제 예측 시점에서 혈액 검사 결과값 없이도 입력한 것에 준하는 정확한 모델로 기능할 수 있기 때문이다.

DeepCARS는 지난해 국내 의료 AI 업계에서 최초로 미국 FDA 혁신의료기기(BDD, Breakthrough Devices Designation) 지정을 받았다. 또한 현재 국내 의료 현장에서 필수의료로 자리매김하며 지난 11월 초 기준, 누적 청구 병원이 100개를 돌파한 것으로 알려졌다.

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