뷰노 “'심부전 선별 AI' 고도화 연구서 높은 성능 개선 달성”

AI 요약

뷰노는 인공지능 기반 심부전 선별 의료기기 뷰노 메드-딥ECG LVSD의 알고리즘 성능 개선 연구 결과가 국제 학술지 JMIR 메디컬 인포매틱스에 게재됐다고 11일 밝혔습니다. 연구팀은 약 26만명 데이터를 활용한 3단계 학습 전략(대규모 심전도 사전학습, 2주 이내 심초음파와 심전도 데이터를 이용한 미세조정, 과거 검사 결과와 이전 모델 예측값을 반영한 재보정)으로 알고리즘을 개발하고 개발 및 내부 검증에는 한림대학교 성심병원 데이터를, 외부 검증에는 연세대 원주세브란스기독병원 데이터를 사용했습니다. 사전학습과 미세조정을 거친 모델은 내부 검증에서 AUROC 0.953을 기록했고 재보정된 모델은 내부 AUROC 0.956(재보정 전 0.945)으로 향상됐으며 연령·성별 및 심방세동 등 기존 AI가 취약했던 환자군에서도 성능 향상이 확인돼 심방세동 환자의 불필요한 추가 검사 부담을 줄일 것으로 기대했습니다.