뷰노 연구팀은 규모와 위치, 의료환경이 각기 다른 3차 의료기관 4곳의 일반병동에 입원한 환자 데이터를 활용한 다기관(Multicenter) 연구를 수행했다. 참여 의료기관에는 ▲서울대학교병원 ▲분당서울대학교병원 ▲인하대학교병원 ▲동아대학교병원이 포함됐다. 각 의료기관은 3개월 동안 일반병동에 입원한 총 55,083명의 환자를 대상으로 기존 NEWS(National Early Warning Score) 등 고위험 환자 예측 시스템과 뷰노메드 딥카스의 병원 내 심정지(IHCA), 예기치 않은 중환자실 전실(UIT) 예측 정확도, 오경보율 등 성능을 비교 분석했다.
연구 결과, 뷰노메드 딥카스의 예측 성능은 예측 정확도를 나타내는 성능지표인 AUROC 기준 0.869로, 기존 방법들(NEWS 0.767, MEWS 0.756)에 비해 우수했다. 같은 민감도 대비 1,000병상 당 알람 횟수도 절반 이상 감소했으며, 기존 방법들 대비 고위험 알람이 실제 의료진의 조치로 이어진 비율이 가장 높아 알람의 높은 신뢰도를 입증했다. 또 환자의 연령이나 성별, 발생 시간 등 별다른 제한없이 유효성을 보이는 것으로 나타났다.
이번 연구를 통해 뷰노메드 딥카스는 전향적 연구에서도 고위험 환자에 대한 우수한 예측 성능과 범용성을 입증했다. 또한 뷰노가 그간 다양한 세계적 권위의 학술지를 통해 입증해 온 해당 제품의 후향적 연구 결과와 일관된 성능을 보였다. 회사 측은 현재 빠른 속도로 의료 현장에 확산되고 있는 뷰노메드 딥카스가 실제 의료 환경에서 입원환자의 안전관리를 획기적으로 개선할 수 있음을 뒷받침하는 추가적인 근거가 될 것으로 기대한다고 전했다.
김국주 기자
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