의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(대표 이예하)가 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 VUNO Med®-DeepCARS®(이하 DeepCARS) 고도화 관련 중요 기술인 ‘입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법’에 대한 특허가 일본에서 등록 결정됐다고 19일 밝혔다.
이번 일본에 등록된 특허는 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델(GNN, Graph Neural Networks)을 사용해 입력 변수가 제한된 환경에서도 정확하고 일관된 예측 값을 생성하는 기술이다.
회사 측에 따르면 해당 기술을 DeepCARS 제품 혹은 새로운 예후예측 솔루션에 적용하면 병원마다 적합한 모델을 따로 개발할 필요가 없다.
또 이번 특허기술을 활용하면 병원별 상황에 따라 결측값(수집되지 않은 값)이 있는 경우에도 인공지능 알고리즘으로 정확하게 예측할 수 있다,혈압·맥박 등 활력 징후와 함께 혈액 검사 데이터를 사용해 학습시킨 딥러닝 모델이, 실제 예측 시점에서 혈액 검사 결과값 없이도 입력한 것에 준하는 정확한 모델로 기능할 수 있기 때문이라고 회사 측은 설명했다.
이예하 뷰노 대표는 “이번 특허 등록은 DeepCARS 일본 진출을 위한 첫 걸음”이라며 “현재 DeepCARS는 미국 FDA 허가를 위한 절차를 밟으며 본격적인 글로벌 시장 진출을 준비하고 있다. 뷰노 솔루션이 세계 곳곳 의료현장에서 많은 이들에게 보탬이 될 수 있도록 끊임없이 노력하겠다”고 말했다.
한편, DeepCARS는 지난해 미국 FDA 혁신의료기기(BDD, Breakthrough Devices Designation) 지정을 받았다. 또 현재 국내 의료 현장에서 필수의료로 자리매김하며 지난 11월 초 기준, 누적 청구 병원이 100개를 돌파한 것으로 알려졌다.
의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(대표 이예하)가 AI 기반 심정지 발생 위험 감시 의료기기 VUNO Med®-DeepCARS®(이하 DeepCARS) 고도화 관련 중요 기술인 ‘입력 변수가 제한된 환경에서 인공 신경망을 활용한 예측 방법’에 대한 특허가 일본에서 등록 결정됐다고 19일 밝혔다.
이번 일본에 등록된 특허는 입원환자 대상 심정지 발생 위험 탐지 시 입력 변수들 간 관계성을 토대로 학습된 그래프 신경망 모델(GNN, Graph Neural Networks)을 사용해 입력 변수가 제한된 환경에서도 정확하고 일관된 예측 값을 생성하는 기술이다.
회사 측에 따르면 해당 기술을 DeepCARS 제품 혹은 새로운 예후예측 솔루션에 적용하면 병원마다 적합한 모델을 따로 개발할 필요가 없다.
또 이번 특허기술을 활용하면 병원별 상황에 따라 결측값(수집되지 않은 값)이 있는 경우에도 인공지능 알고리즘으로 정확하게 예측할 수 있다,혈압·맥박 등 활력 징후와 함께 혈액 검사 데이터를 사용해 학습시킨 딥러닝 모델이, 실제 예측 시점에서 혈액 검사 결과값 없이도 입력한 것에 준하는 정확한 모델로 기능할 수 있기 때문이라고 회사 측은 설명했다.
이예하 뷰노 대표는 “이번 특허 등록은 DeepCARS 일본 진출을 위한 첫 걸음”이라며 “현재 DeepCARS는 미국 FDA 허가를 위한 절차를 밟으며 본격적인 글로벌 시장 진출을 준비하고 있다. 뷰노 솔루션이 세계 곳곳 의료현장에서 많은 이들에게 보탬이 될 수 있도록 끊임없이 노력하겠다”고 말했다.
한편, DeepCARS는 지난해 미국 FDA 혁신의료기기(BDD, Breakthrough Devices Designation) 지정을 받았다. 또 현재 국내 의료 현장에서 필수의료로 자리매김하며 지난 11월 초 기준, 누적 청구 병원이 100개를 돌파한 것으로 알려졌다.