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뷰노메드 딥카스™ 임상시험계획 승인

  • 2020. 06. 30
“국내 1호 AI 의료기기 개발기업 뷰노, 생체신호 AI로 연구영역 확장”
뷰노메드 딥카스™ 임상시험계획 승인
 
일반 입원환자의 활력징후 분석해 24시간 내 발생 심정지 예측…의료진 조기 대응 도움
기존 평가지표 한계로 지적된 낮은 민감도·높은 오경보율 개선, 심정지 발생율 감소 기대
 
의료 인공지능 솔루션 개발 기업 뷰노(대표 김현준)는 최근 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어 뷰노메드 딥카스™(VUNO Med®–DeepCARS™)가 식품의약품안전처 임상시험계획 승인을 받았다고 밝혔다. 주로 방사선 영상이나 병리 영상 등 이미지 분석을 기반으로 연구개발이 이루어져 왔던 국내외 의료 인공지능 시장에서, 생체신호(biosignal) 기반 인공지능 의료기기가 본격적으로 국내 상용화 절차를 밟는 최초 사례다.
 
뷰노메드 딥카스™는 일반병동 입원 환자의 전자의무기록 등에서 수집한 맥박, 호흡, 혈압, 체온 등 환자의 활력징후(vital sign)를 분석해 심정지 발생 위험에 대한 예측 정보를 제공하는 소프트웨어다. 향후 24시간 동안 발생할 심정지 위험도와 함께 해당 위험도에 대한 확신도 점수를 제공해, 의료진들의 조기 대응과 정확한 진단결정에 도움을 줄 수 있다.
 
입원 중 심정지는 대개 몇 시간 전 비정상적 징후가 발현되기 때문에 조기발견시 대응이 가능하지만,  신속대응팀이 부재한 의료기관에서는 지속적인 감시가 불가능하고, 다양한 활력징후를 종합적으로 고려한 즉각적인 판단 또한 어려운 실정이다. 또한 국내외 병원에서 활용되는 MEWS(Modified Early Warning Score)  등의 기존 활력징후 평가지표는 특정 시점만을 기준으로 평가돼, 민감도는 낮은 반면 오경보율은 높아 알람 피로(alarm fatigue) 등의 한계가 지적돼 왔다. 
뷰노메드 딥카스™는 최신 딥러닝 기법인 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기술을 도입해 입원한 시점부터 입력(input)되는 활력징후 지표를 종합 분석함으로써 기존 지표대비 높은 정확도를 보인다. 최근 세계중환자의학회지(Critical Care Medicine, CCM)에 게재된 연구논문에 따르면, 뷰노메드 딥카스™는 MEWS보다 동일 경보 수 대비 2배 이상 높은 민감도를 보였고, 동일 민감도에서는 절반 가까이(59.6%) 감소한 전체 경보 수를 기록해  실제 오경보율이 낮음을 시사했다. 
 
뷰노메드 딥카스™의 실제 임상현장에 도입되면 의료진들은 입원 환자의 심정지 발생을 예측해 사전에 발생할 심정지를 대비할 수 있게 된다. 기존 평가지표의 경우 도입시 실제 심정지 발생률 및 사망률이 일정수준 감소한다는 것을 다수의 연구를 통해 입증한 바 ,  기존지표대비 심정지 예측 성능이 우수한 본 제품 도입시에는 보다 유의미한 심정지 발생률 및 사망률 감소를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.
 
김현준 뷰노 대표는 “뷰노메드 딥카스™는 뷰노가 오랜시간 준비해온 비의료영상 분야 대표 연구성과물로서 기대하는 바가 크다”며, “앞으로 해당 제품이 임상현장에 활용됨으로써 환자 생명을 살리는 데 보탬이 될 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다” 고 말했다.
 
한편, 뷰노는 의료영상, 병리영상, 생체신호, 음성 등 의료기관에서 환자를 진단하고 치료하는 전 과정에서 생성되는 다양한 종류의 데이터를 분석하는 광범위한 의료 인공지능 솔루션 파이프라인의 제품화에 성공했다. 현재 뷰노는 국내 1호 인공지능 의료기기인 ▷뷰노메드 본에이지™를 시작으로 ▷뷰노메드 딥브레인™ ▷뷰노메드 체스트 엑스레이™ ▷뷰노메드 흉부 CT AI™ ▷뷰노메드 펀더스 AI™ ▷뷰노메드 딥ASR™ 등 다양한 의료 인공지능 솔루션을 국내외 시장에 선보이고 있으며, 최근 5가지 의료 인공지능 솔루션에 대한 유럽 CE 인증을 획득했다.
 
 
Deep Learning-based Cardiac Arrest Prediction SW, VUNO Med®-DeepCARS™ Receives Green Light from MFDS for Conducting Clinical Trials
 
VUNO Inc., South Korean artificial intelligence (AI) developer announced that the clinical trial plan for its deep learning-based cardiac arrest prediction software, VUNO Med®–DeepCARS™ received approval from the Ministry of Food and Drug Safety. This is the first biosignal-based AI medical device to take steps towards commercialization in the Korean market, where research was largely based on image analysis in radiology and pathology.
 
VUNO Med®–DeepCARS™ is a software that analyzes vital signs such as heart rate, respiratory rate, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and body temperature, recorded in electronic medical records (EMR) of patients in the general ward, and provides information on the likelihood of cardiac arrest. It predicts the level of risk within the next 24 hours with corresponding confidence scores to assist healthcare professionals in taking preemptive measures as well as make accurate diagnostic decisions.
 
Inpatients often begin to manifest abnormal symptoms a few hours prior to the occurrence of cardiac arrest, enabling rapid response when it is detected early.  However, timely detection of such symptoms and making instant decisions taking into account all vital signs in hospitals without an accurate scoring system are restricted. Moreover, conventional methods such as MEWS (Modified Early Warning Score)   measure risk scores at a certain point of time by aggregating scores for each vital sign by predefined rules, so they are known to have low sensitivity and high false alarm rates leading to alarm fatigue. 
 
VUNO Med®–DeepCARS™ applied the latest deep learning technique, the Recurrent Neural Network (RNN) that analyzes the patients’ vital signs recorded from the moment of hospitalization to improve accuracy compared to the existing score systems. According to a research paper published in Critical Care Medicine (CCM), VUNO Med®–DeepCARS™ was twice as sensitive as MEWS for the same number of alarms, and the number of alarms was almost half (59.6%) for the same sensitivity,  proving its low false alarm rate.
 
If VUNO Med®–DeepCARS™ can be implemented in the clinical field, healthcare providers will be able to effectively predict in-hospital cardiac arrest and take preemptive measures accordingly. Research has shown that the number of cardiac arrest and death rates were reduced with the implementation of the conventional score system ,  therefore, it is expected that the use of the far superior product, VUNO Med®–DeepCARS™ can bring about a much more meaningful drop in both numbers.
 
“We have high hopes for VUNO Med®–DeepCARS™, as we have been working on it for a long time, and is one of the most prominent research results in the non-medical imaging field,”  said Hyun-Jun Kim, CEO of VUNO, and added that, “We will do our very best to save more lives by putting this product to more use in the clinical field.”
VUNO succeeded in commercializing a wider array of AI medical solutions used to analyze various types of modalities images generated in all stages of medical practice from diagnosis to treatment radiology, pathology, vital signs, and voice recognition. VUNO launched various AI solutions at home and abroad including ▷VUNO Med®-BoneAge™, the first ever AI medical device in Korea, ▷VUNO Med®-DeepBrain™, ▷VUNO Med®-Chest X-ray™, ▷VUNO Med®-LungCT AI™, ▷VUNO Med®-Fundus AI™, and ▷VUNO Med®-DeepASR™, of which five recently received the CE mark.
 
 
Contact Information
Yerim Kim / PR Manager, VUNO lnc.   
Email: rim@vuno.co
 
 

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