병원 입원환자 심정지 위험 AI가 예측…가정에서도 심전도 관리

'뷰노메드 딥카스', 150개 병원서 임상 근거 축적
가정용 측정기 '하티브'로 심방세동 조기 발견
웨어러블 기기 통해 가정·지역사회로 의료AI 확산

인공지능(AI)이 병원 입원환자의 심정지 위험을 예측하고, 가정에서는 간편한 심전도 측정을 통해 부정맥을 조기에 발견하는 등 의료AI의 활용 영역이 병원 밖으로 확대되고 있다.

주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)가 30일 서울 중구 더그랜드롯데서울에서 열린 '을지대학교의료원 창립 70주년 기념 학술행사'에서 '병원에서 가정으로 확장되는 의료AI의 활용'을 주제로 의료현장에서 사용 중인 뷰노의 AI 솔루션과 향후 발전 방향을 소개하고 있다.

주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 30일 을지대학교의료원 창립 70주년 기념 학술행사에서 '병원에서 가정으로 확장되는 의료AI의 활용'을 주제로 의료현장에서 사용 중인 AI 솔루션과 향후 발전 방향을 소개했다.

주 CTO는 의료AI의 핵심 과제로 기술의 정확도뿐 아니라 실제 임상현장에서 환자에게 어떤 효과를 가져오는지 입증하는 것을 꼽았다. 그는 "의료AI는 정확하게 예측하는 것도 중요하지만 실제 병원에 도입했을 때 임상적으로 얼마나 유효한 결과를 보이는지가 중요하다"고 강조했다.

대표적인 사례로 뷰노의 AI 기반 심정지 위험 감시 솔루션 '뷰노메드 딥카스'는 일반 병동에서 간호사가 통상 8시간 간격으로 환자의 혈압과 맥박, 호흡, 체온 등 활력징후를 측정하고, 이 기록을 AI 알고리즘으로 분석해 심정지 발생 위험을 0~100점으로 산출한다. 점수가 높을수록 위험도가 크다는 의미다. 의료진은 병동 환자들의 위험도를 한눈에 확인하고, 위험 점수가 급격히 상승한 환자를 우선적으로 관찰할 수 있다. 통상 90점 이상이면 고위험 알람이 울리도록 설정한다.

실제 병원에서는 딥카스 점수가 급상승한 환자를 집중 관찰한 뒤 중환자실로 옮겨 선제적인 조치를 취하고 퇴원까지 이어진 사례도 있었다. 주 CTO는 "많은 환자 가운데 어떤 환자를 중점적으로 관찰해야 하는지 선별하는 데 AI가 활용되고 있다"고 설명했다.

임상 근거도 축적하고 있다. 2021년 식품의약품안전처 허가를 받은 딥카스는 평가유예 제도를 통해 약 4년간 임상 근거를 확보했다. 현재 국내 약 150개 병원에서 활용되고 있으며, 올해 신의료기술평가를 앞두고 있다. 딥카스를 도입한 병원에서 심정지 발생률과 사망률이 유의미하게 감소했다는 연구 결과도 확보했다.

주 CTO는 특히 "의료AI가 기존 의료진의 업무체계를 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 해야 한다"고 강조했다. 딥카스 역시 병원의 신속대응시스템 전체를 대신하는 것이 아니라 환자 상태 악화 가능성을 조기에 탐지하는 역할을 맡는다.

병원 밖에서 활용할 수 있는 기술로는 가정용 심전도 측정기 '하티브'를 소개했다. 이 기기에 양손과 다리를 접촉하면 30초 동안 심전도를 측정하고, AI가 이를 분석해 심방세동 여부 등을 알려주는 방식이다. 측정 결과에는 심박수와 QRS 간격, QT 간격 등 주요 지표도 표시된다.

심방세동은 심장이 불규칙하게 뛰는 부정맥으로 혈전과 뇌졸중 위험을 높일 수 있어 조기 발견과 치료가 중요하다. 하지만 간헐적으로 발생하는 특성상 병원에서 심전도를 측정할 때는 이상이 나타나지 않을 수도 있다. 하티브는 환자가 가정에서 필요할 때마다 심전도를 측정해 기록을 남길 수 있도록 개발됐다. 전남 신안의 한 섬마을 보건소에서는 이 기기를 활용해 정상 심전도를 보이다가 약 6시간 동안 심방세동이 반복적으로 나타난 고령의 환자를 병원으로 즉시 연계했고, 환자는 신속하게 치료를 받을 수 있었다.

지난 23~25일 부산 벡스코에서 열린 '부산국제의료기기전시회(KIMES BUSAN 2026)'에서 뷰노가 키오스크형 심전도 측정기기 'HATIV K30' 등 주요 제품을 소개하는 셀프 심전도 체험존을 운영하고 있다. 뷰노

다만 가정용 기기의 활용이 확대될수록 측정 결과에 대한 올바른 이해도 중요하다. 일시적인 이상 신호에도 환자가 불안해하는 경우가 있기 때문이다. 주 CTO는 "커피를 마시거나 음주한 다음 날에도 일시적인 조기수축이 나타날 수 있다"며 "측정 결과를 환자에게 정확하게 설명하는 것이 앞으로의 과제"라고 말했다.

뷰노는 앞으로 웨어러블 기기를 활용해 입원환자의 활력징후를 연속적으로 측정하고, 이를 AI 기반 환자 위험 감시에 연결하는 기술도 개발할 계획이다. 현재 간호사가 일정한 간격으로 직접 측정하는 혈압과 호흡수, 체온 등을 웨어러블 기기로 보완해 측정 공백을 줄이는 것이다. 이를 고도화하면 퇴원환자의 가정 내 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고, 활력징후에서 위험 신호가 포착되면 의료기관과 연계하는 방식으로 발전시킬 수 있다.

주 CTO는 "대형병원에서 활용되는 의료기술을 1차 의료기관과 지역사회, 가정에서도 누릴 수 있도록 하는 것이 뷰노의 목표"라며 "임상 근거를 꾸준히 쌓아 의료AI가 실제 환자에게 유의미한 변화를 가져올 수 있도록 하겠다"고 말했다.

조인경 기자 ikjo@asiae.co.kr