뷰노, AI 심정지 예측 '딥카스' 대규모 무작위 임상 돌입

사진=뷰노

의료 인공지능(AI) 전문기업 뷰노가 AI 기반 심정지 예측 의료기기 '뷰노메드 딥카스(VUNO Med®-DeepCARS®)'의 임상적 유효성을 최고 수준의 근거로 입증하기 위한 대규모 무작위 배정 임상시험(RCT)에 나선다.

뷰노는 딥카스의 임상적 효과를 검증하는 다기관 군집 무작위 배정 연구(연구명: VITAL-MD)의 프로토콜 논문이 국제 학술지 'JMIR Research Protocols'에 정식 게재됐다고 20일 밝혔다.

연구 프로토콜은 임상시험 착수 전 가설과 대상, 배정 방식, 분석 계획 등을 미리 등록·공개하는 절차다. 결과의 선택적 보고나 왜곡을 방지해 대규모 임상 연구의 신뢰성과 투명성을 담보하는 핵심 장치로 꼽힌다.

이번 VITAL-MD 연구는 인하대병원을 비롯한 국내 4개 의료기관 일반병동 입원 환자 7만여 명을 대상으로 진행되는 국내 최대 규모의 의료 AI 무작위 임상이다. 병원 단위로 딥카스의 도입 시점을 무작위로 배정해 순차 적용하는 '단계적 군집 무작위 배정(stepped-wedge cluster randomized)' 방식을 택했다. AI가 고위험으로 선별한 환자군의 일반병동 내 심정지 발생률을 1차 평가지표로 삼아 환자 예후 개선 여부를 직접 확인하며, 최종 연구 결과는 오는 2027년 공개될 예정이다.

무작위 배정 연구(RCT)는 의학계에서 약물이나 의료기기의 치료 효과를 입증할 때 가장 높은 수준의 근거로 인정받는 표준 검증 방식이다. 미국심장협회(AHA) 등 주요 글로벌 학회에서도 AI가 실제 표준 진료 환경에서 환자의 치료 결과를 개선한다는 무작위 대조 연구 기반의 근거를 지속적으로 요구해 왔다.

연구책임자인 김정수 인하대병원 교수는 "AI의 위험도 예측 정확도를 확인하는 수준을 넘어, 어떤 환자에게 어떤 개입을 했을 때 실질적인 치료 결과가 달라지는지 입증하는 것이 목표"라며 "생명과 직결된 진료 현장에서 의료 AI의 효용은 타협 없는 무작위 연구로 검증돼야 한다"고 설명했다.

이예하 뷰노 대표는 "의료 AI가 현장에서 확고한 신뢰를 얻기 위해서는 단순 성능 지표를 넘어 실제 환자 예후를 개선한다는 임상적 근거가 필수적"이라며 "딥카스가 의료진의 판단을 돕고 환자 생존율 향상에 기여한다는 점을 높은 수준의 근거를 통해 입증해 나가겠다"고 밝혔다.