에이아이트릭스(대표 김광준)는 SCIE급 국제학술지 임상의학저널에 게재된 연구에서 '바이탈케어(AITRICS-VC)'를 이용한 환자 상태 악화 예측 시 임상 데이터의 결측치가 중요한 예측 정보로 활용될 수 있다는 결과가 도출됐다고 18일 밝혔다.

에이아이트릭스에 따르면 바이탈케어는 환자의 6가지 생체신호와 11가지 혈액검사 결과 등 데이터를 기반으로 환자의 상태 악화를 예측하는 의료기기다.

이번 연구는 바이탈케어가 어떤 방식으로 데이터를 보완하고 예측 성능을 유지하는지 검증하기 위해 진행됐다. 특히 데이터의 결측이 의료진 판단을 반영한 유의미한 정보일 수 있다는 전제 아래 인공지능(AI) 모델의 결측치 처리 방식에 따른 예측 성능 차이를 비교 분석했다.

연구 결과 바이탈케어 자체 AI 모델의 결측치 처리 방식의 예측 정확도는 0.896으로, 다중 대체법(0.885)와 알고리즘(0.827)의 정확도 대비 높게 나타났다.

심태용 에이아이트릭스 CMO는 "이번 연구를 통해 의료진이 시행하지 않은 검사 항목을 정상치로 간주하는 결측치 처리 방식이 예측력을 높이는 데 효과적이라는 것을 입증했다"며 "AI 모델이 결측치를 단순 누락 데이터가 아닌 임상적 판단의 일부로 인식하고, 적절히 처리하는 것이 환자 안전과 의료 효율성 향상에 핵심적인 부분"이라고 말했다.