이번 일본에 등록된 특허는 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간의 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델을 사용해 입력 변수가 제한된 환경에서도 정확하고 일관된 예측 값을 생성하는 기술이다.
해당 기술을 딥카스 제품 혹은 새로운 예후예측 솔루션에 적용하면 병원마다 적합한 모델을 따로 개발할 필요가 없다.
실제 의료현장에서는 환자의 상태, 환자 체류 장소, 입원한 병원 등에 따라 측정 데이터가 매우 다양하게 나타난다. 예를 들어 중환자실 환자에 대해서는 혈액검사 결과 포함 다양한 측정 데이터가 존재하지만, 일반 병동 입원 환자는 그렇지 않을 수 있다. 동맥혈 검사와 같은 침습적인 검사와 쇼크를 대변할 수 있는 검사와 같은 일부 혈액 검사들은 일반 병동 입원 환자의 극히 일부에게만 시행되는 검사다. 일반 병동 모든 환자에서 통상적으로 수집되는 정보와 거리가 멀다. 이처럼 상황에 따라 확보되는 데이터가 다르더라도 해당 기술을 통해 그래프 신경망 모델 학습 과정을 거치면 효율적인 예측이 가능하다.
뷰노가 개발한 이번 특허기술을 활용하면 병원별 상황에 따라 결측값(수집되지 않은 값)이 있는 경우에도 인공지능 알고리즘으로 정확하게 예측할 수 있다. 혈압·맥박 등 활력 징후와 함께 혈액 검사 데이터를 사용해 학습시킨 딥러닝 모델이, 실제 예측 시점에서 혈액 검사 결과값 없이도 입력한 것에 준하는 정확한 모델로 기능할 수 있기 때문이다.
이예하 뷰노 대표는 "이번 특허 등록은 DeepCARS 일본 진출을 위한 첫 걸음"이라며 "현재 DeepCARS는 미국 FDA 허가를 위한 절차를 밟으며 본격적인 글로벌 시장 진출을 준비하고 있다. 뷰노 솔루션이 세계 곳곳의 의료현장에서 많은 이들에게 보탬이 될 수 있도록 끊임없이 노력하겠다"고 말했다.
이미선기자 already@dt.co.kr
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