韩国医疗人工智能公司VUNO近日宣布，其基于人工智能的心脏骤停预测设备VUNO Med–DeepCARS的大规模前瞻性临床研究结果已在国际期刊《诊断学》上发表。该研究证实了该系统在改善患者预后方面的临床效能。

这项研究由仁荷大学医院呼吸内科教授Kim Jung-soo团队主导，是首个针对DeepCARS的前瞻性介入研究。研究旨在评估在普通病房引入AI预测技术对患者心脏骤停发生率和死亡率的影响。区别于以往侧重于算法性能验证的研究，此项工作重点考察了对患者直接预后的改善效果。

研究为期一年，共纳入36,797名普通病房成年患者。DeepCARS系统利用病房常规采集的四项生命体征数据，预测未来24小时内的心脏骤停风险并发出警报。警报提示医护人员对患者进行重新评估并考虑采取额外措施，但具体临床决策仍由医护人员自主作出，无需增配人员或改变现有护理体系。

研究团队将接收到警报的2,906名住院患者分为两组：干预组（在警报发出24小时内接受临床再评估或治疗）与对照组（未在相应时间内采取额外措施）。对比分析显示，干预组的院内心脏骤停发生率从2.07%降至1.06%，相对降低约46%；院内死亡率从2.74%降至1.70%，相对降低约35%。研究还发现，医护人员在警报发出后干预越及时，患者预后越好。

VUNO公司首席技术官Joo Sung-hoon表示：“这项研究的意义在于，它以前瞻性的方式表明DeepCARS能够减少心脏骤停和死亡。目前一项多中心集群随机对照试验正在进行中。VUNO将继续开展以现场为基础、以证据为中心的临床研究，目标是确立DeepCARS作为一种有助于提升患者安全性的解决方案。”

DeepCARS自2022年8月起已通过医疗技术评估延期在韩国医疗机构中投入使用。基于此项研究成果，VUNO公司计划在2026年2月7日主办的“全球患者安全峰会”上展示相关结果，以凸显其AI早期预警系统对患者安全的临床价值和影响。