[메디게이트뉴스 임솔 기자] 뷰노메드 딥카스(VUNO Med-DeepCARS)는 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기다. 단순히 변수를 늘려 성능을 높이는 대신 모든 병원에서 공통적으로 수집되는 4가지 활력징후(혈압, 맥박, 호흡, 체온)을 분석해 일반 병동 입원환자의 향후 24시간 이내 심정지 발생 위험도를 0~100점 사이의 점수로 산출해준다. 기존에 의료진의 직관이나 경험에 의존했던 환자 감시 체계를 데이터 기반의 객관적 지표로 구현했다.
 
딥카스 스코어가 높아지면 의료진은 즉시 환자에 정밀 모니터링을 실시하거나 신속대응팀을 출동시켜 환자가 심정지에 이르기 전 선제적 조치를 취할 수 있다.
 
뷰노(VUNO) 최고기술책임자(CTO)인 주성훈 박사는 ‘글로벌 환자안전 서밋 2026’에서 'DeepCARS: 연구 기반 혁신과 미래 비전(DeepCARS: Research-Driven Innovation and Future Vision)에 대해 발표했다.

데이터 전처리와 레이블링이 딥카스의 핵심 경쟁력  
 
딥카스는 의료진 사용자의 요구사항을 빠르게 반영하면서 기능을 추가해왔다. 병원 내 사용자 역할과 권한에 따라 환자 정보 접근 수준을 다르게 설정할 수 있게 했다. 병원 차원으로 환자 치료 인사이트를 얻을 수 있는 분석 기능이나 리포트를 제공하기도 한다.
 
딥카스가 병원에 도입될 경우 신속대응팀(RRT)이 있는 병원과 그렇지 않은 병원으로 대응 상황을 나눌 수 있다. 신속대응팀이 있으면 대시보드를 TV 형태로 보면서 활용하거나, 일반 병동 스테이션에서 딥카스 화면을 보면서 상태를 파악하기 때문에 발 빠른 대처가 가능하다.  
 
주 CTO는 “딥카스 스코어가 기준치를 넘으면 오른쪽에 팝업 형태의 알람이 뜬다. 의료진은 전반적으로 추이나 점수를 고려한 다음에 적절한 조치를 취하는 시스템으로 활용되고 있다”고 말했다.
 
이어 주 CTO는 “특히 딥카스의 핵심 경쟁력은 '데이터 전처리(Pre-processing)'와 '레이블링(Labeling)' 기술에 있다. 국내와 미국 특허를 다 보유하고 있다”고 설명했다.
 
딥카스는 환자 데이터 중에서 상태 악화와 그렇지 않은 데이터를 최대한 많이 모으고 이를 구분할 수 있도록 학습시켰다. DNR(Do Not Resuscitate) 환자나 활력징후(Vital sign)가 아예 측정되지 않은 환자를 구분하는 작업을 거쳤다. 딥러닝 순환신경망(RNN) 구조를 활용해 환자의 시계열 데이터를 학습, 단순 수치 변화를 넘어선 패턴을 포착한다.
 
주 CTO는 “민감도, 양성 예측도 등의 지표들을 고려해 심정지가 발생한 환자를 맞췄는지 살펴볼 수 있다. 거짓 알람(False alarm)의 비율도 살펴보면서 국내에서 허가를 받았다”고 했다.
 
실제 연구결과 딥카스 도입 이후 심정지 발생률과 사망률 감소  
 
뷰노는 분당서울대병원 이연주 교수와 함께 후향적 연구를 통해 딥카스의 성능을 검증하는 연구를 진행했다.
 
딥카스는 기존에 있던 MEWS(Modified Early Warning Score) 등을 베이스라인을 삼아 검증하고 개발할 수 있었다. 특히 딥카스가 MEWS와 비교해 동일한 민감도 스코어 지점을 기준으로 삼았을 경우 환자 1000명당 하루 알람수가 40% 정도 감소한 것으로 나타났다. 그만큼 거짓 알람을 줄여 의료진의 피로도를 줄였다.
지난 1월에는 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수팀이 이끈 딥카스 최초의 전향적 중재연구가 국제 전문 학술지 다이아그노틱스(Diagnostics)에 게재됐다. 연구팀은 일반병동에 입원한 성인환자 3만6797명을 대상으로 1년간 전향적으로 연구를 수행했다. 전체 입원 환자 중 알람이 발생한 환자 2906명을 두 그룹으로 나눴다. 중재군은 딥카스 알람이 발생한 환자 중 24시간 이내 임상 재평가나 치료가 이뤄진 그룹, 대조군은 해당 시간 내 알람에 대해 추가 대응을 하지 않은 그룹으로 임상 결과를 비교 분석했다.
 
그 결과 중재군의 원내 심정지 발생률은 2.07%에서 1.06%로 약 46% 감소했고, 원내 사망률 역시 2.74%에서 1.70%로 약 35% 낮아진 것으로 나타났다. 또한 알람이 울리고 의료진의 중재가 빠르게 이뤄질수록 환자의 예후가 더 좋았다.
 
주 CTO는 “딥카스 도입으로 환자의 심정지와 사망을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 전향적으로 입증했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다.
 
그러면서 “국내 4개 병원과 협력해 올해 3월까지 딥카스 도입 전후 환자 데이터를 비교하는 연구를 진행하고 있다”라며 “딥카스 도입이 실제 임상 현장에서 환자 예후 개선에 어떤 영향을 미쳤는지를 평가하는 것을 목표로 한다”고 밝혔다.
 
딥카스 병원 전체 'AI 안전망' 활용 목표…해외로도 확장
 
딥카스는 일반 병동을 넘어서 전체 병원 환경에서 활용되는 것을 목표로 하고 있고, 해외로 확장하는 비전도 가지고 있다.
 
딥카스는 심정지 예측을 넘어 ▲혈역학적 불안정성 ▲급성 호흡부전 ▲패혈증 ▲급성 신손상 등 4가지 주요 임상 상태 위험도를 AI로 예측할 수 있도록 모델을 확장하고 있다. 국내 식품의약품안전처 인허가 절차를 진행 중이다.
 
주 CTO는 “4가지 임상 예측을 선정한 이유는 병원 내에서 가장 많이 발생하는 질병이면서 의료진이 미리 예방할 수 있기 때문”이라며 “국내에서 해당 임상 중재의 비율이 높기 때문에 사전 대응할 수 있는 질환을 선정했다”고 했다. 이어 “딥카스는 일반 병동을 넘어서 중환자실과 응급실까지 확장할 수 있는 조기 경보 시스템을 구축하는 것을 다음 목표로 세우고 있다”고 덧붙였다.
 
딥카스는 2023년 미국 FDA로부터 혁신의료기기가 신속하게 시장에 출시되도록 지원하는 우선심사프로그램 ‘Breakthrough Device’로 지정을 받았다. 올해 FDA 승인을 통한 미국 시장 진출을 준비하고 있다. 지난해에는 유럽 시장 진출을 위해 CE MDR(유럽 의료기기 규정)과 UKCA(영국 인증 제도) 인증을 획득했다.
 
딥카스는 국가 단위 거버넌스 프로젝트인 ‘한국형 ARPA-H’ 사업에도 참여하고 있다. 지방에서의 중환자 치료 격차와 의료 자원 부족 문제를 기술적으로 해결하기 위한 프로젝트로, 세종충남대병원, 양산부산대병원, 전남대병원, 서울대병원 등과 공동으로 컨소시엄을 구성해 추진 중이다.
 
주 CTO는 “딥카스는 지방의 2차 병원에서 응급 중환자를 신속히 선별해 상급종합병원으로 적시에 전원할 수 있도록 지원하는 조기 경보 및 알람 시스템을 개발하고 있다”라며 “성인뿐만 아니라 소아 환자를 대상으로 한 모델도 함께 구축하고 있다”고 소개했다.
 
딥카스는 이송 중 환자의 활력징후를 모니터링할 수 있는 모바일 ICU 개발에도 참여하고 있다. 또한 웨어러블 기기를 연계해 연속적으로 측정한 다음 수치를 활용해 딥러닝 모델을 적용하는 계획도 세우고 있다.
 
주 CTO는 “이번 글로벌 환자 안전 서밋 2026을 통해 뷰노가 하고 있는 연구들이 환자 안전에 크게 기여한다는 의미를 되새기게 됐다. 그만큼 우리가 하고 있는 연구가 가치 있고 올바른 방향이라고 생각한다”고 강조했다.