뷰노, AI기반 '딥카스' 고도화 기술 일본 특허등록 결정

다양한 임상 환경서 정확하고 일관된 예측값 생성

美FDA 허가 절차 밟으면서 글로벌 시장 진입 준비

[서울=뉴시스] 뷰노는 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 딥카스의 중요 기술인 '입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법'에 대한 특허가 일본에서 등록 결정됐다고 19일 밝혔다. (사진=뷰노 제공) 2024.04.24. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 뷰노가 인공지능(AI) 기반 의료기기 뷰노 메드 딥카스(DeepCARS) 고도화 기술의 경쟁력을 입증했다.

뷰노는 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 딥카스의 중요 기술인 '입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법'에 대한 특허가 일본에서 등록 결정됐다고 19일 밝혔다.
 
이번 일본에 등록된 특허는 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간의 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델(GNN·Graph Neural Networks)을 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.

특히, 동맥혈 검사(ABGA)와 같은 침습적인 검사와 쇼크를 대변할 수 있는 검사와 같은 일부 혈액 검사들은 일반 병동 입원 환자의 극히 일부에게만 시행되는 검사로서, 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. 혈압맥박 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 딥카스 일본 진출을 위한 첫 걸음"이라며 "현재 딥카스는 미국 식품의약국(FDA) 허가를 위한 절차를 밟으며 본격적인 글로벌 시장 진출을 준비하고 있다"라고 말했다.


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