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이대목동, AL로 '중환자 신경학적 예후 예측 연구'
이정화 교수, 대한중환자의학회 선정 '우수 초록상' 수상

심정지 이후 환자, 인공지능 활용 '뇌 영상' 분석
인공지능 알고리즘 '심정지 예측 정확도 88%, 위양성률 0'
이 교수 "중환자 사망률 낮추는 데 인공지능 활용 연구 앞장설 것"

[보건타임즈] 이대목동병원 신경과 이정화 교수(사진)가 인공지능을 활용해 심정지 중환자의 신경학적 예후를 예측하는 연구로, 최근 대한중환자의학회가 주관하는 학술대회에서 우수 초록상을 수상했다.

인공지능을 활용한 뇌영상 분석 알고리즘을 통해 신경학적 예후를 예측하는 연구는 세계 최초다.

이번에 이 교수는 그가 연구한 '심정지 이후 환자의 인공지능 뇌영상 분석 알고리즘을 통한 신경학적 예후 예측(Neurologic prognostication by Deep learning based Neuroimaging analysis in post cardiac arrest patients)'이라는 논문을 통해 인공지능 알고리즘의 예측 정확도를 검증해냈다.

이 교수는 서울대 의료정보학 인증의 과정을 마치는 등 중환자의 생체신호와 복합적 정보 같은 빅데이터를 분석하는 연구에 앞장서고 있다.

심정지는 중환자실에 입원하는 환자의 95%가 사망한다는 통계가 있을 정도로 사망 위험이 높다.
만약 생존하더라도 심정지 후엔 뇌 손상, 심근 기능 부전, 전신의 허혈-재관류 손상 등 증후군이 심각하다.

이에 이 교수는 "심정지 중환자의 신경학적인 예후를 조기에 정확히 예측한다면 환자 치료와 임상적 결정에 중요한 역할을 할 것"이라고 판단, 저체온요법을 실시한 심정지 이후 환자를 대상으로 인공지능을 활용해 뇌 영상을 분석했다.

이 결과, 인공지능 알고리즘의 예측 정확도는 88%에 달했으며 음성을 양성으로 잘못 파악하는 비율(위양성률)은 0로 다른 예측 방법보다 매우 신속, 정확한 예측능력을 보였다.

이 교수는 "신경계 예후 예측은 아무리 의사여도 육안으로 판정하는 데 한계가 있어 신속한 자료 분석과 예측능력이 뛰어난 인공지능을 활용했다"며 "중환자의 돌발 사망이나 감염 전파를 예측하는 인공지능 알고리즘 개발 등에 앞장서 중환자 의학 발전에 기여할 것"이라고 밝혔다.

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조현진 (bktimes@naver.com) 기자 
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