뷰노, '심부전 선별 AI' 고도화 연구서 성능 개선…학술지 게재

(서울=뉴스1) 문대현 기자 = 의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(338220)는 자사의 AI 기반 심부전 선별 의료기기 VUNO Med®-DeepECG® LVSD(DeepECG LVSD)의 알고리즘 성능을 크게 개선한 연구 결과가 최근 국제 전문 학술지 JMIR Medical Informatics (IF 3.8)에 게재됐다고 11일 밝혔다.

이번 연구의 주제는 심전도 데이터를 분석해 심부전의 주요 선행소견인 좌심실수축기능부전(LVSD)을 보다 정밀하게 탐지하는 딥러닝 모델을 개발하고, 내·외부 검증을 통해 해당 알고리즘의 성능과 임상적 활용 가능성을 평가하는 것이다.

LVSD는 조기 발견을 통해 적시에 치료할 경우 환자의 예후를 크게 개선할 수 있다. 그러나 표준 진단법인 심장 초음파 검사는 비교적 높은 비용과 장비 접근성의 제약으로 대규모 스크리닝에는 한계가 있었다.

이를 보완하기 위해 다양한 AI 모델들이 개발됐으나 동반 질환이 있는 환자군에서 진단 성능이 저하되는 문제가 지속해서 보고돼 왔다.

뷰노 연구팀은 환자 약 26만명 데이터를 활용한 3단계 학습 전략을 통해 알고리즘을 개발했다. 먼저 대규모 심전도 데이터로 사전 학습(Pretraining)을 시키고 2주 이내 검사한 심초음파(TTE)와 심전도(ECG) 데이터를 사용하여 LVSD를 감지하도록 모델을 학습하는 미세조정(Fine-tuning)을 거쳤다.

이후 과거 검사 결과와 이전 모델 예측값을 반영한 재보정(Recalibration)을 통해 LVSD를 선별하는 새로운 알고리즘을 도입했다. 모델 개발 및 내부 검증에는 한림대학교 성심병원의 데이터를 활용했으며, 연세대학교 원주세브란스기독병원 데이터를 통해 외부 검증을 수행했다.

연구를 통해 사전학습과 미세조정을 거친 DeepECG LVSD는 내부 검증에서 AUROC 0.953(외부 0.947)의 성능을 확인했다. 또한 환자의 과거 검사 결과를 반영한 재보정된 모델은 내부 검증에서 AUROC 0.956(외부 0.940)을 기록하며 재보정 적용 전 모델(내부 0.945, 외부 0.910) 대비 개선된 성능을 확인했다.

이러한 성능 향상은 연령이나 성별 등 모든 그룹에서 확인됐으며, 특히 심방세동 등 기존 AI가 취약했던 환자군에서도 유의미했다. 실제로 심방세동 환자에게서는 특이도(Specificity)가 0.518에서 0.900으로 크게 향상돼 위양성(False-positive) 진단으로 인한 불필요한 추가 검사 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

주성훈 뷰노 CTO는 "환자의 과거 검사 이력을 반영한 알고리즘을 통해 DeepECG LVSD가 동반 질환과 관계없이 선별 성능을 크게 끌어올렸다”며, “앞으로도 뷰노는 해당 기술이 실제 심부전 고위험군 환자들의 조기 진단과 치료에 기여할 수 있도록 기술 고도화에 최선을 다할 것”이라고 강조했다.

한편 뷰노는 지난해 연 매출 348억 원(연결 기준 감사 전 가결산 수치)으로 전년(259억 원) 대비 약 35% 증가했다.

영업손실은 49억 원으로 전년(124억 원) 대비 약 60% 감소했다. 지난해와 비교해 영업비용의 큰 변동 없이 비용 효율화를 통해 이뤄낸 성과로, 2025년 영업비용 398억 원은 전년(383억 원) 대비 약 4% 증가한 수준이다.

주력 제품인 AI 기반 심정지 예측 의료기기 'VUNO Med®-DeepCARS®'(딥카스)의 지난해 매출은 257억 원을 기록하며 전년 대비 약 18%(40억 원) 증가했고 AI 기반 심전도 측정 의료기기 HATIV 역시 지난해 키오스크 타입 'HATIV K30'을 출시하는 등 신규 라인업을 구축하며 매출 19억 원으로 실적 상승세를 이어갔다.

eggod6112@news1.kr