뷰노 생체신호팀이 알고리즘에 대한 연구를 진행하고 있다./사진제공=뷰노뷰노는 높은 정확도로 패혈증 발생을 최대 12시간 이전 예측하는 딥러닝 알고리즘에 대한 연구 논문을 세계중환자의학회지(CCM)에 게재했다고 28일 밝혔다.
이번 연구를 수행한 뷰노 생체신호팀은 딥러닝 기술 중 하나인 그래프 합성곱 신경망(GCN) 기술을 전자건강기록(EHR) 분석에 적용해 패혈증 발생을 최대 12시간 전부터 높은 정확도로 예측하는 알고리즘을 개발했다. 패혈증 예측 정확도를 높이기 위해서는 의료현장에서 발생할 수 있는 누락된 데이터 예측이 필수적이다.
해당 알고리즘은 6만명 이상의 중환자 EHR 데이터를 활용하여 학습되었으며, 실제 중환자실에서 치료가 필요한 패혈증 환자 선별에 사용되는 지표인 NEWS와 SOFA 등에서 기존 예측 지수 대비 유의미한 예측정확도 향상을 확인했다.
이병탁 뷰노 생체신호팀 연구원은 “패혈증 예측의 정확도를 향상시키기 위해 GCN 기술을 도입해 높은 정확도를 확인할 수 있었다”며, “앞으로도 뷰노 생체신호팀은 이번 연구 성과를 기반으로 다양한 후속연구를 진행해, 생체신호를 기반으로 다양한 질환을 조기 예측하는 솔루션을 개발하고 의료 현장에 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
