매일일보 = 이용 기자  |  뷰노는 지난 10월 1일 세계적인 과학 저널 네이처가 출간하는 SCIE급 국제 학술지 Scientific reports에 자사 논문 ‘심전도 기반의 고칼륨혈증 및 저칼륨혈증 탐지 딥러닝 알고리즘’(Deep learning algorithm for detecting dyskalemia based on Electrocardiogram)이 게재됐다고 14일 밝혔다.

뷰노 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 활용해 혈액검사 없이 심전도(ECG)만으로도 고칼륨혈증과 저칼륨혈증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 모델을 개발하고자 했다. 한림대학교의료원 신장내과 연구진(안정남 교수, 김성균 교수등)과 공동으로 다기관 후향 연구를 진행했고 해당 인공지능 모델이 예측 정확도를 평가하는 성능지표인 AUC(Area Under the ROC Curve) 기준 표준 12유도(12-lead) 심전도에서 고칼륨혈증 0.929, 저칼륨혈증 0.925의 높은 수치를 기록하며 임상적 유효성을 입증했다. 특히 팔과 다리를 이용해 측정하는 사지유도 심전도에서도 고칼륨혈증과 저칼륨혈증의 AUC가 각각 0.912, 0.910의 높은 예측 정확도를 보였다. 자사 제품 모바일 심전계인 하티브 P30에 적용됐을 때도 충분히 효과적임을 입증했다. 이예하 뷰노 대표는 “해당 논문 게재를 통해 현재 식약처 허가 예정인 VUNO Med®-DeepECG™ Hyperkalemia 제품의 임상적 유효성을 뒷받침할 수 있게 됐다. 추가적인 전향적 연구를 통해 임상 현장에서의 유효성 및 신뢰도를 높이고, 더 나아가 환자의 예후를 증진시킬 수 있는 솔루션을 개발하고자 한다”고 말했다.