클리블랜드 클리닉, AI로 잠재 임상 후보 46명 찾아

클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)이 Dyania Health의 Synapsis AI로 전자의무기록 1476건을 약 1주 동안 검토해 희귀 심장질환 임상시험의 잠재 후보 46명을 찾았다. 의료진 검토에서 43명이 적절한 후보로 평가됐고, 이 가운데 30명은 즉시 모집 가능한 것으로 판단됐다.

클리블랜드 클리닉은 3월 3일 공개한 연구에서 Synapsis AI를 ATTR-CM 3상 임상시험 후보 선별에 사용했다고 밝혔다. 시스템은 오하이오·플로리다·네바다에 있는 병원과 외래센터의 전자의무기록을 검토했다.

의료진은 AI가 찾은 46명 가운데 43명을 적절한 후보로 평가했다. 경계 기준 등을 고려해 최종적으로 즉시 모집 가능한 후보는 30명으로 분류됐다.

이 30명 가운데 29명은 기존 모집 과정에서 발견되지 않았던 환자였다. 연구는 한 의료 시스템의 특정 희귀질환 임상시험을 다뤄, 결과를 다른 기관이나 질환에 그대로 적용하기는 어렵다.

연구진은 무작위로 추린 환자 100명의 기록에서 임상시험 기준 관련 질문 7700개를 평가했다. 시스템은 이 가운데 7409개에 맞게 답해 96.2%의 정확도를 기록했다.

AI가 제외한 환자 중 무작위 표본 200명을 의료진이 다시 검토한 결과, 198명의 제외 판단이 적절했다. 두 평가 수치는 해당 임상시험에서의 기록 검토 성능을 보여주며, 일반적인 질병 진단 정확도나 치료 성적을 뜻하지 않는다.

AI 보조 선별을 거친 환자 7명은 6일 동안 임상시험에 등록됐다. 기존 모집 방식으로는 90일 동안 10명이 등록됐으며, AI를 활용한 모집은 해당 기관의 등록 목표를 채운 뒤 종료됐다.

모집 목표를 채운 뒤 종료된 사례인 만큼 두 기간과 등록 인원만으로 일반적인 모집 속도 개선률이나 AI의 인과 효과를 계산할 수는 없다. 연구가 보여준 것은 특정 임상시험에서 AI가 후보 기록을 선별하고 의료진이 최종 판단을 내린 과정이다.

2025년 미국임상종양학회(ASCO) 연례회의에 제출된 별도 흑색종 연구 초록에서는 Synapsis AI가 환자 기록 50건의 임상시험 관련 질문 1125개를 2.5분 동안 처리해 95.73%의 정확도를 기록했다. 이 결과는 희귀 심장질환 연구와 별개의 기록 검토 비교다.

같은 흑색종 과제에서 흑색종 전문 연구간호사는 427분 동안 95.11%의 정확도를 기록했다. 종양학 전문 연구간호사는 540분 동안 88.09%를 기록했다.

Synapsis AI는 검사 수치처럼 형식이 정해진 정보와 진료 기록·검사 보고서처럼 문장으로 작성된 자료를 함께 읽는다. 임상시험 참여 가능성을 가리는 기록 검토를 보조하며, 최종 후보 확인은 의료진이 맡았다.

Dyania Health는 엔비디아(NVIDIA·$NVDA)의 가속 컴퓨팅을 병원 내부 인프라에서 사용한다고 설명했다. 의료기록 분석 시스템은 Dyania Health가 개발했고, 엔비디아는 연산 기반을 제공한다.

Dyania Health는 별도 사례로 2005~2021년 대동맥판막 치환술 환자 7812명의 기록을 분석했다고 소개했다. 이 모델은 환자 한 명당 임상 질문 88개를 검토해 판막 기능 저하와 재시술 위험을 3년·5년·10년 시점에서 추정한다.

회사는 이 모델을 임상에 적용하기 전에 의료진의 외부 검증이 필요하다고 밝혔다. 클리블랜드 클리닉은 Dyania Health에 투자했으며 제품 판매로 재정적 이익을 얻을 수 있다고 공개했다.

논문 저자에는 Dyania Health 관계자들이 포함됐고, 연구 책임자는 회사와의 자문·컨설팅 관계를 공개했다. 이해관계 공개는 연구 결과를 살펴볼 때 함께 고려해야 할 사항이다.

클리블랜드 클리닉은 2025년 11월 Synapsis AI를 전사에 배치했다. 병원은 10월 26일 Dyania Health와의 임상시험 후보 선별 협업으로 2026년 가트너 아이 온 이노베이션 어워드(Gartner Eye on Innovation Award)를 받았다고 밝혔다.

병원은 플랫폼 도입 후 임상시험 연구팀의 등록 환자가 평균 40% 늘고 등록 속도가 47% 빨라졌다고 발표했다. 이 수치는 병원 자체 집계로, 공개 자료에는 표본 규모와 비교 기간, 평균 산출 기준이 제시되지 않았다.