2020년 식품의약품안전평가원에서 신개발 의료기기 전망 분석 보고서를 내놓았다.
최근, 인구 노령화 및 코로나바이러스 확산세와 함께 건강에 대한 관심이 높아지게 되면서 자연스럽게 의료 분야에서의 인공지능과 빅데이터 활용에 관심을 두게 되었다. 이에, 여러 기업이나 기관에서 최신 기술을 접목한 의료기기를 개발하는 것에 속도를 붙이고 있다.
그래서 신개발 의료기기 즉, 독립형 소프트웨어 의료기기가 사용되고 있거나 사용될 예정인 기술들에 초점을 맞춰 총 네 차례에 걸쳐 설명하고자 한다.
이번에는 독립형 소프트웨어 의료기기가 무엇인지, 그리고 의료기록과 관련된 의료기기에 관해 설명할 것이다. 독립형 소프트웨어 의료기기란 무엇일까?
독립형 소프트웨어 의료기기의 정확한 명칭은 '인공지능-빅데이터 기반 독립형 소프트웨어 의료기기'이다. 이는 소프트웨어 그 자체로서 의료기기의 사용 목적에 부합하는 기능을 가지며, 범용 컴퓨터와 동등 환경에서 운영되는 의료기기 소프트웨어이다. 추가로 의료영상 및 생체신호 데이터를 이용하고, 인공지능 빅데이터 기술을 적용하여 의사의 진단지원-보조역할을 하는 의료기기를 뜻한다.
이번 글에서는 의료기록과 관련된 신개발 의료기기에 대해서 알아보겠다.
뷰노에서 개발 중인(2020년 기준) VUNO Med-DeepEWS는 인공지능 기술을 이용해 환자의 전자의무기록에 기록된 시그널 정보 즉, 활력 징후(대상자의 체온, 호흡, 맥박, 혈압 등의 측정값)를 전송받아 통합, 분석하여 위험도 수치를 표시해주는 소프트웨어 의료기기이다.
여기에서 사용 되는 기술은 시그널 모니터링 기술 즉, 생체신호 인공지능 딥러닝이다. 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)을 통해 환자의 활력 징후를 추가로 합산하고, 이를 분석하는 원리이다.
한국보건산업진흥원에서 이 연구를 통해 24시간 내 심정지 예측 정확도가 91%로 기존의 환자 위험도 예측 방법인 MEWS와 비교해보았다. 이때, 확연히 뛰어난 성능으로 35.3% 낮은 오경보율을 보여 의료현장에서의 효율적인 진료를 돕는 것으로 확인됐다.
마지막으로 에비드넷에서는 OHDSI(Observational Health Data Sciences and Informatics) CDM 기반으로 다기관 의료 빅데이터를 분석하는 기술을 가진 의료기기를 개발 중이다.
여기에서 OHDSI는 오딧세이 컨소시엄으로, 전 세계 의료기관의 전자 의무기록을 공통 모델로 한(단, 익명화에 표준화를 거침) 분석 결과를 연구에 활용하는 비영리 국제 연구 네트워크이다. CDM이 바로 공통 데이터 모델이다. 이는, 여러 기관 또는 소속에 흩어져 있는 데이터를 같은 형태로 만들어주는 데이터 모델을 말한다.
이렇게 전자 의료기록들이 데이터가 되고, 다양한 기술 중에서 분석 방식을 선택해 다양하게 연구를 하다 보면 언젠가는 모두가 아프지 않고 건강한 사회를 만들어나갈 수 있을 것이다.
뇌 관련 질환과 관련된 독립형 소프트웨어 의료기기에 대해 소개하는 내용은 다음 기사로 계속된다.
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