이번 연구는 김정수 인하대병원 교수팀이 수행했으며, 1년간 성인 일반병동 환자 3만6797명을 대상으로 진행됐다. DeepCARS는 혈압, 심박수, 호흡수, 체온 등 4가지 활력징후를 분석해 24시간 내 심정지 위험을 실시간 알람으로 의료진에 제공한다. 의료진은 기존 진료 체계를 유지하며, AI가 제시한 위험 알람을 기반으로 환자 상태를 점검하고 치료 계획을 조정했다.
분석 결과, AI 도입 병동의 심정지 발생률은 2.07%에서 1.06%로, 원내 사망률은 2.74%에서 1.70%로 각각 감소했다. 연구팀은 “빠른 의료진 대응과 AI 경보 결합이 심정지 예방과 환자 예후 개선에 큰 역할을 했다”고 설명했다.
주성훈 뷰노 CTO는 “이번 연구는 DeepCARS가 실제 의료 현장에서 환자 안전을 높이는 데 기여할 수 있음을 확인한 첫 전향적 근거”라며, “현재 다기관 무작위 대조시험(RCT)도 진행 중으로, AI 기반 조기경보 시스템의 임상 가치를 지속적으로 검증할 계획”이라고 밝혔다.
DeepCARS는 2022년 8월 국내 신의료기술 평가유예를 통해 의료 현장에 도입됐다. 이번 연구 성과는 내달 7일 열리는 ‘글로벌 환자 안전 서밋 2026’에서 AI 기반 조기경보의 임상적 효과와 환자 안전 향상 가능성을 국내외 의료 전문가들에게 소개할 예정이다.
김국주 헬스인뉴스 기자 press@healthinnews.kr
김국주 기자
press@healthinnews.kr