메디플렉스 세종병원이 인공지능 기반 의료 데이터 분석기업 뷰노와 손잡고, 본격적으로 인공지능 기반의 의료시장 선점에 나섰습니다.
 
메디플렉스 세종병원과 뷰노가 공동 개발한 인공지능 기반 응급실 환자의 중증도 분류도구(Deep-learning-based triage and acuity score)에 관한 논문이 국제적으로 저명한 의학 저널인 PLOS ONE에 게재되었습니다. (Kwon JM, Lee Y, Lee Y, et al. Validation of deep-learning-based triage and acuity score using a large national dataset, PLOS ONE, 2018 Oct.)
 
중앙응급의료센터에서 제공한 1200만 명의 전국 응급실 방문 환자들의 빅데이터를 사용하여 개발한 인공지능 도구로서, 개발 이후 다기관 연구를 통하여 정확도 검증을 마쳤습니다. 
 
응급실 환자의 초기 정보만을 사용하여 사망 위험성, 중환자 치료의 필요성 여부, 입원치료의 필요성 여부를 매우 높은 정확도로 예측하며, 기존에 전국적으로 사용하고 있는 한국형 중증도 분류도구 (KTAS)보다 정확도가 1.5배 높은데 기존 도구는 통증의 정도 등 주관적인 기준을 사용하고 수작업으로 계산해야 하기 때문에 시간이 많이 들고 의료진마다 편차가 있으며, 구급 단계에서는 적용할 수 없다는 단점이 있었습니다. 
 
새로 개발한 인공지능 중증도 분류도구 (DTAS)는 나이, 성별, 주 증상, 외상 여부, 초기 활력징후 등 기초 정보 만을 사용하여 예측하기 때문에 환자 이송 중에도 적용이 가능하며, 입력 후 즉시 계산되기 때문에 시간이 드는 수작업이 필요 없어 바쁜 응급실 환경에서도 전자의무기록과 연동되어 자동으로 사용할 수 있으며, 119의 환자 이송 중에도 편리하고 정확하게 사용이 가능합니다. 또한, 객관적인 정보만을 사용하기 때문에 높은 정확도로 환자의 상태를 파악하고 예측할 수 있어 정확도를 안정적으로 유지할 수 있습니다. 
 
지난 7월, 인공지능으로 심정지를 예측한 연구 결과를 담은 논문이 미국심장협회지(JAHA)에 게재되었고, 그 이후 국내 여러 의료기관과 다기관 연구를 진행한 바 있는 메디플렉스 세종병원. 이번 연구로 응급실과 소방 구급 단계에서 활용할 수 있는 인공지능을 개발했으며, 앞으로는 실제 상황에서 환자 치료는 물론 환자 안전에 쓰일 수 있도록 지속적으로 후속 연구를 시행함으로써 인공지능 기술 및 플랫폼 연구 개발을 주도해나갈 예정입니다.