휴이노는 미국 존스홉킨스대학교 연구진과 손잡고 일반병동 입원환자의 임상적 악화(Clinical Deterioration)를 조기에 예측하는 AI 기반 솔루션 고도화 및 실증 연구에 나선다고 12일 밝혔다.

해당 연구는 존스홉킨스 공중보건대학 및 의과대학 소속 쿠니히로 마츠시타(MD, PhD) 교수 연구팀과 진행한다. 마츠시타 교수는 역학, 국제 보건 및 심장학 전문가로, 위험 예측 및 전자건강기록(EHR) 연구 분야의 권위자다.

휴이노는 이번 협력을 통해 AI 기반 환자 모니터링 기술을 글로벌 의료기관 환경에서 적용 가능성을 확보한다는 전략이다.

양 기관은 입원 환자의 치명적인 임상 악화 징후를 사전에 포착하는 AI 알고리즘 고도화에 주력한다. 이를 위해 존스홉킨스 측은 의료 인공지능 기술 인력과 전기생리학, HER 전문 연구진, 정밀 의료 등 각 분야의 최고 전문가들을 투입해 다학제적 연구 태스크포스를 구성했다.

휴이노에 따르면 중환자실(ICU)과 달리 일반 병동에서는 활력징후 측정이 6~8시간 간격으로 이뤄지는 경우가 많아 환자 상태 변화가 실시간으로 반영되지 못하는 한계가 있으며, 선행 도입된 조기경보점수(EWS) 체계는 잦은 위양성 알람을 발생시켜 의료진의 ‘경보 피로’(Alarm Fatigue)와 업무 가중을 유발한다는 지적이 있었다.

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휴이노와 존스홉킨스 연구팀은 이러한 기존 모니터링 체계의 한계를 개선하기 위해 휴이노의 실시간 입원 환자 모니터링 기술인 텔레메트리 솔루션 ‘메모 큐’(MEMO CUE)’ 제품과 AI 임상 악화 예측 솔루션인 ‘바이탈 피카(Vital PICASO) 기술을 활용할 예정이다. 실시간 정밀 생체 데이터 분석을 통해 임상 악화 위험을 선제적으로 예측함으로써 의료진의 조기개입을 유도해 환자 안전성과 예후 향상에 기여할 것으로 기대하고 있다.

길영준 휴이노 대표는 “휴이노의 의료 인공지능 기술과 존스홉킨스의 임상 연구 역량이 결합되면 병동 환자 모니터링의 새로운 기준을 제시할 수 있을 것”이라며 “이번 협력을 통해 글로벌 수준의 환자 안전 솔루션을 구현하고, 실제 임상 현장에서 의미 있는 변화를 만들어 나가겠다”고 밝혔다.