이번 연구 결과는 2023년 12월 국제학술지 JMIR(Journal of Medical Internet Research)에 게재한 '병원 내 심정지 예측을 위한 앙상블 접근 방식을 사용한 설명 가능한 AI 경고 모델: 후향적 코호트 연구'의 후속 연구다. 임상 현장에 최적화된 심정지 예측 AI 알고리즘을 개발하기 위해 진행했다.
연구결과 예측정확도를 나타내는 성능지표(AUROC) 기준 0.8로, 기존 방법들에 비해 우수했다고 회사는 설명했다. 서로 다른 입원환경과 환자 특성과 관계없이 실제 입원환경에서 최고 80%의 정확도로 심정지 예측 경보를 알려줄 수 있다는 의미다. 동일 조건에서 기존 심정지 예측 모델을 사용했을 때보다 정확도를 최대 26%p 끌어 올렸고, 예측 오경보율은 기존 연구 대비 20%p 이상 감소한 결과를 보여줬다. 기존 방법들 대비 24시간 이내에 심정지가 일어날 가능성을 80%의 정확도로 예측하는 것은 물론 고위험 알람의 신뢰도도 20% 상승했다.
이영신 씨어스 대표는 "웨어러블 AI 기술을 활용한 진단과 모니터링 서비스를 넘어 이제 질환 예측을 통해 늘어나는 진료수요와 입원수요에 따른 환자 관리의 사각지대를 해소하는 데 연구역량을 집중하고 있다"며 "심정지 예측뿐 아니라 응급 부정맥 예측, 패혈증 예측 등 입원환자 중증화 예측과 관련한 AI 모델들을 지속해서 상용화해 임상 현장에 적용해 나가겠다"고 말했다.