이 기사는 2025년 06월 20일 11시10분 thebell에 표출된 기사입니다

병원 병동에서 하루 종일 울려대는 환자 상태 경고음. 하지만 대부분이 실제 위험하지 않은 오경보다. 이로 인해 의료진들이 알람에 둔감해져 정작 중요한 신호까지 무시하거나 늦게 반응하는 경우가 발생한다.

에이아이트릭스의 환자 상태 악화 예측 솔루션 '바이탈케어(AITRICS-VC)'는 이 같은 오경보 문제의 대안으로 주목받는다. 최근 효과에 대한 명확한 근거도 외부 검증을 통해 확인했다.

기존 조기경보 시스템은 단순히 현재 시점의 혈압, 맥박 등 생체신호만으로 위험도를 계산기 때문에 정확도에 한계가 있다. 반면 바이탈케어는 생체신호 연속패턴과 혈액 검사 등을 통해 오경보를 67% 줄이는 것으로 확인됐다.

더벨은 심태용 에이아이트릭스 최고의료책임자(사진)를 만나 바이탈케어에 대한 기술력과 외부 검증의 의미를 들어봤다.

◇외부 검증서 오경보 67% 감소·정확도 42% 향상 입증

의사 출신으로 미국에서 임상 경험을 쌓았던 심 CMO. 최근 국제학술지 'Acute and Critical Care(ACC)'에 게재된 바이탈케어의 외부 검증 연구 결과에 대해 "학습된 환경 외에서의 성능"을 입증한 결과라고 평가했다. AAC는 대한중환자의학회가 발행하는 저널로 중환자의학 분야에서 권위를 인정받고 있다.

해당 연구의 핵심은 '외부 검증'이다. 일반적으로 AI는 학습한 데이터와 비슷한 환경에서만 좋은 성능을 보이는 경우가 많다. 하지만 바이탈케어는 연세대 세브란스병원 데이터로 학습됐음에도 전혀 다른 병원인 계명대 동산병원에서 높은 성능을 유지했다.



연구 결과 바이탈케어는 일반 병동 입원 성인 환자 6039건의 데이터를 대상으로 기존 조기경보 점수 체계인 NEWS(National Early Warning Score), MEWS(Modified Early Warning Score)와 비교해 급성 중증 이벤트 발생 예측에서 약 42% 높은 정확도를 보였다. 오경보 발생은 67% 감소시켰다.

이는 바이탈케어가 국내외 다양한 의료기관으로 확산할 수 있는 기술적 근거를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 바이탈케어는 2025년 4월 기준 국내 100개 병원, 약 4만5000개 병상에서 사용되고 있다.

심 CMO는 "일반 병동에서 환자의 중증 악화, 즉 예기치 못한 중환자실 전실, 심정지 또는 사망을 최대 6시간 전에 예측해주는 AI 모델은 의료진이 위험 환자를 미리 확인할 수 있다는 것이 가장 큰 장점"이라며 "산소나 약제 투여, 중환자실 전실 등 선제적인 대응을 할 수 있어 환자의 생존율과 업무 효율이 동시에 향상될 수 있도록 도와준다"고 말했다.

기존 의료 현장의 가장 큰 문제점 중 하나인 오경보에 대한 해결책으로도 주목받고 있다. 바이탈케어는 불필요한 알람을 대폭 줄여 알람 피로를 완화시켜주고 신속대응팀이 실제 고위험군 환자에 집중할 수 있다는 강점이 있다.

◇위험 예측 통해 의료진 조기 중재 가능, 다기관 연구·확장 계획도

낮은 오경보 비율과 높은 정확성은 근본적인 검사 방식의 차이에서 발생한다. 전통적인 조기경보 시스템들은 단일 시점 생체신호만을 이용해 점수를 계산하지만 바이탈케어는 연속적인 패턴을 활용한다. 이는전통적인 점수 체계보다 정확하고 선제적으로 위험을 예측할 수 있다는 강점으로 이어진다.

심 CMO는 "NEWS, MEWS 같은 기존 시스템은 간단한 규칙 기반으로 점수를 계산하는 반면 바이탈케어는 생체신호의 연속적인 패턴과 함께 선택적인 혈액검사도 이용한다"며 "환자별 맞춤 위험도를 제공한다는 점에서 본질적인 차이가 있다"고 말했다.


에이아이트릭스는 다기관에서 시행한 바이탈케어 연구에 관한 논문 출판도 앞두고 있다. 또 중환자실용 제품 연구도 진행하고 있고 응급실 등 다른 병동으로의 확장도 추진할 계획이다.

그는 "외부 검증의 본질적인 목적은 모델이 다른 환경에서도 잘 작동하는지 확인하는 것"이라며 "이번 연구에서 학습 병원이 아닌 외부 기관에서도 높은 성능이 유지됨을 보여줌으로써 다른 병원에서도 안정적으로 사용할 수 있다는 근거를 마련했다"고 말했다.