대한민국헬스케어·바이오2023 – 진행 중인하대병원
일반병동 DeepCARS 심정지 위험 경보
인하대병원 AI 경보 연구에서 심정지 발생률은 중재군 1.06%, 통상 치료군 2.07%였다
문제
일반병동 의료진은 상태가 나빠지는 환자를 개입이 가능한 시점에 일찍 알아내야 했다. 일상적으로 재는 활력징후가 그 위험을 가늠할 데이터를 제공했다.
접근 방식
병원은 2023년 중 뷰노메드 딥카스(VUNO Med-DeepCARS)를 전향적으로 평가해 일반병동 입원 3만 6,797건을 선별하고 3만 5,627건을 포함했다. 시스템은 활력징후 4가지로 24시간 내 심정지 위험을 예측했다. 임상의가 경보를 검토해 환자를 재평가할지, 추가 치료를 할지 정했다.
주요 수치
1.06%경보 후 24시간 내 재평가나 치료를 받은 입원 건의 심정지 발생률, 통상 치료군은 2.07%
시사점
비교 대상은 경보 이후의 임상 대응이므로, 보고된 차이를 AI를 설치해서 병원 전체의 전후 비교에서 줄어든 효과로 읽을 수는 없다.
분류
출처
출처 요약
[1]Diagnostics2026년 1월 20일
동료 심사를 거친 이 연구는 2023년 중 AI 경보에 대한 임상 대응을 비교해 심정지 발생률이 1.06% 대 2.07%라고 보고했다. 무작위 배정 연구가 아니었고 뷰노의 자금 지원을 받았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일