VUNO Inc. gab bekannt, dass sein KI-basiertes Herzstillstands-Risikomanagementsystem VUNO Med-DeepCARS seine klinische Validität erstmals in einer prospektiven Studie unter Verwendung von Real World Data (RWD) bewiesen hat. VUNO gab bekannt, dass die multizentrische klinische Studie, die die klinische Validität von VUNO Med-DeepCARS durch eine erste prospektive Untersuchung bestätigt, in "Critical Care", einer führenden internationalen Zeitschrift für Intensivmedizin, veröffentlicht wurde. VUNO Med-DeepCARS ist ein medizinisches KI-Gerät, das vier Vitalparameter analysiert: Atemfrequenz, Körpertemperatur, Blutdruck und Herzfrequenz, um einen Herzstillstand innerhalb von 24 Stunden bei Patienten der Allgemeinstation vorherzusagen.

Es ist das erste koreanische KI-Medizinprodukt zur Vorhersage von Herzstillstand und wurde vom koreanischen Ministerium für Lebensmittel- und Arzneimittelsicherheit (MFDS) als bahnbrechendes Produkt anerkannt. In der Studie, die in der Zeitschrift Critical Care veröffentlicht wurde, führte das VUNO-Forschungsteam eine multizentrische Studie durch, bei der Patientendaten von allgemeinen Krankenstationen in vier tertiären medizinischen Einrichtungen verwendet wurden: Nationales Universitätskrankenhaus Seoul, Nationales Universitätskrankenhaus Bundang Seoul, Universitätskrankenhaus Inha und Universitätskrankenhaus Dong-A, jeweils mit unterschiedlicher Größe, Lage und medizinischem Umfeld. Insgesamt wurden 55.083 Patienten, die in allen teilnehmenden Einrichtungen über einen Zeitraum von drei Monaten auf allgemeinen Stationen aufgenommen wurden, untersucht. Dabei wurden die Vorhersagegenauigkeit von VUNO Med-DeepCARS für den Herzstillstand im Krankenhaus, die Vorhersagegenauigkeit für die unerwartete Verlegung auf die Intensivstation (UIT) und die Fehlalarmrate mit bestehenden Vorhersagesystemen für Hochrisikopatienten wie NEWS (National Early Warning Score) verglichen.

Die Studie ergab, dass die Vorhersageleistung von VUNO Med-DeepCARS einen AUROC-Wert von 0,869 hatte und damit die traditionellen Methoden (NEWS 0,767, MEWS 0,756) übertraf. Die Anzahl der Alarme pro 1.000 Betten wurde im Vergleich zur gleichen Empfindlichkeitsstufe mehr als halbiert, was eine höhere Vertrauenswürdigkeit der Alarme beweist, die zu tatsächlichen medizinischen Interventionen führen. Darüber hinaus zeigte sich die Wirksamkeit des Systems bei verschiedenen Altersgruppen, Geschlechtern und Zeiten des Auftretens.

In dieser Studie zeigte VUNO Med®-DeepCARS außergewöhnliche Vorhersagefähigkeiten und Anpassungsfähigkeit bei der Identifizierung von Hochrisikopatienten, sogar in seiner ersten prospektiven Untersuchung. Es schnitt durchweg auf dem gleichen Niveau ab wie in früheren retrospektiven Studien, die in renommierten internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden.