AI로 더 정밀하게, 환자 예측 기술 3건 특허 취득

안녕하세요. 에이아이트릭스입니다.

 

에이아이트릭스는 의료 인공지능 기술을 통해 환자의 상태를 미리 예측하고,

의료진의 신속한 의사결정을 돕는 연구를 이어가고 있는데요.

 

최근에는 이러한 연구 성과를 기반으로, 환자 예측 및 의료 데이터 분석과 관련된 핵심 기술 특허를 새롭게 취득했습니다. 🎉
각 특허가 어떤 아이디어에서 출발해, 실제 의료 현장에서 어떤 변화를 만들어갈 수 있는지 살펴볼까요?

 

 

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🔖 특허1. 환자 상태 악화 예측 모니터링 장치 및 방법

 

이 특허는 환자의 상태를 실시간으로 예측하고 지속적으로 모니터링할 수 있는 시스템을 제공하는 기술 특허입니다. 기존 기술이 단순 생체신호를 활용한 환자 상태 예측에 한정되었다면, 이 기술은 인공지능(AI)이 의료 다면 데이터(전자건강기록, 생체신호, 이미지 데이터 등)를 종합적으로 분석하여 환자의 상태 변화 및 임상 이벤트 발생 가능성을 보다 정밀하게 예측할 수 있도록 설계됐어요.

 

응급실과 중환자실에서는 환자의 상태가 빠르게 변하기 때문에 의료진의 조기 개입이 환자의 생존율을 높이는 데 중요한 요소인데요. 따라서 실제 의료 현장에서 의료진이 생체신호뿐만 아니라 여러 다양한 데이터를 실시간으로 분석해서 환자를 살피고, 응급도가 높은 환자를 우선적으로 대응한다면 더 효율적이지 않을까? 하는 생각에서 개발을 시작했습니다.

 

인공지능 기술로써 생체신호, 의료노트, X-ray Image 등 다양한 데이터를 통합적으로 분석하고, 시간 간격 별 다구간 예측 모델을 적용해 응급도가 높은 환자와 상대적으로 응급 대응이 덜 필요한 환자를 구분함으로써 의료 자원을 효율적으로 배분할 수 있도록 지원하도록 하는 게 이 기술의 핵심입니다.

 

 

 

🔖 특허2. 의료 다면 데이터를 이용한 의료 예측 방법 및 장치

 

이 특허는 의료 다면 데이터를 활용하여 임상 이벤트를 보다 정밀하게 예측하는 기술에 관한 것입니다. 의료 데이터 중 보통 생체신호만이 시간 정보를 활용하는데요, 생체신호뿐 아니라 텍스트, 이미지 데이터 또한 획득 시간을 고려해야 하지 않을까 하는 생각으로 기술을 개발했어요.

 

다양한 데이터를 활용하는 것은 좋지만 의료 현장의 상황에 따라 텍스트나 이미지 같은 경우는 누락 될 수 있기 때문인데요. 그래서 이러한 누락을 최소화하고, 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 고민하다 최대한 실제 의료진들이 보는 방식과 비슷하게 데이터를 볼 수 있는 인공지능 시스템을 만들게 됐어요. 이 기술은 시간 정보와 다면 데이터 간의 상호작용을 반영한 ‘통합 임베딩(Unified Embedding) 방식’을 적용해서 특정 모달리티의 결측(Missing Data)을 효과적으로 처리해 예측 신뢰도를 향상시킵니다.

 

 

 

🔖 특허3. 환자 상태 예측 방법 및 이를 위한 전자 장치

 

이 특허는 환자에게서 수집되는 다양한 데이터를 텍스트 형태로 변환해 분석하고, 이를 바탕으로 환자의 상태를 예측하는 전자 장치 기술입니다. 기존에는 혈압이나 맥박 같은 단일 생체신호 중심으로 환자 상태를 평가했다면, 이 기술은 초진 기록, 병력, 프로필 등 비정형 의료정보까지 함께 반영해 훨씬 더 정밀하고 입체적인 분석을 가능하게 했습니다.

 

개발의 출발점은 '환자에게서 얻을 수 있는 데이터는 많은데, 정작 그 속에 담긴 의미를 충분히 활용하지 못하고 있는 건 아닐까?'라는 문제의식이었습니다. 실제 의료 현장에서는 시간에 따라 변하는 동적 데이터와 변하지 않는 정적 데이터가 함께 존재하는데, 이들을 따로 해석하면 환자의 전체적인 상태를 놓치기 쉽습니다.

 

이 특허는 모든 종류의 환자 데이터를 텍스트 형태로 변환한 뒤, 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 분석함으로써 방대한 의료 지식을 학습한 AI가 예측의 정확도를 높이도록 설계되었습니다. 또한 예측 과정 중 한 번의 '텍스트 기반 분석 단계'를 거쳐, 의료진이 이해하기 쉬운 언어로 환자 상태를 설명할 수 있게 해 더 투명하고 해석 가능한 예측 모델로 나아가는 기술적 기반을 마련했습니다.

 

AI 모델이 예측한 결과는 의료진의 판단을 돕는 '의미 있는 신호'로 작용합니다. 위험도가 높은 환자를 미리 구분하고 자원을 효율적으로 배분할 수 있도록 돕기 때문에, 환자의 안전은 물론 병원의 진료 효율성과 의료진의 의사결정 신뢰도까지 함께 높이는 데 기여할 수 있습니다.

 

 

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에이아이트릭스는 앞으로도 환자 상태 예측 기술을 비롯해, 의료진이 더 안전하고 효율적으로 진료할 수 있도록 돕는 인공지능 연구를 지속할 예정입니다. AI 기술이 의료 현장에서 의사결정을 돕는 든든한 파트너로 자리 잡을 수 있도록, 실제 임상 환경에 맞춘 연구와 기술 고도화를 이어가겠습니다. 🚀