송영구 교수 "급성 감염질환 빠르게 예측할 수 있으며 실시간 모니터링도 가능"
최근 딥러닝을 통해 질병을 예측하는 인공지능(AI) 모델에 관심이 높아진 가운데 환자의 임상 데이터를 기반으로 패혈증의 전 단계 균혈증을 예측할 수 있는 AI 모델이 개발됐다.
균혈증은 혈액에 세균이 존재하는 상태다.
세균독소가 혈류로 방출되면 패혈증을 유발, 패혈성 쇼크나 사망에 이를 수 있다.
연세대 강남세브란스병원 송영구, 이경화(이상 감염내과), 동재준 교수(가정의학과) 연구팀과 인공지능 전문기업 셀바스 AI는 10개의 임상변수를 활용해 조기에 균혈증을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다며 이같이 11일 밝혔다.
연구팀은 강남세브란스병원에서 균혈증으로 진단된 환자 13,402명의 혈액배양 결과 22,000여 개를 분석했다.
이 중 유의미한 균혈증을 보인 데이터 1,260개를 AI에 학습시켜 210개의 균혈증 데이터를 적용해 학습효과를 검증했다.
이 결과 분석에 사용된 임상변수 중 혈청 내 알칼라인 포스파타제 효소 수치를 비롯한 10개 변수를 사용했을 때 예측정확도가 가장 높았다.
송영구 교수는 "예측정확도가 높은 10개 임상변수를 적용해 조기에 균혈증을 발견할 수 있는 AI모델을 개발했다"면서 "기존의 AI 모델이 주로 영상검사 이미지를 분석하는 것과 달리 환자의 체온, 혈압 등의 활력 징후, 혈액 검사 등 실제 임상 데이터를 분석해 내 패혈증과 같은 급성 감염질환을 더 빠르게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 모니터링도 가능할 것으로 기대한다"고 말했다.
이 연구는 보건복지부 보건의료기술연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
이를 다룬 연구논문은 국제 학술지 'Journal of Clinical Medicine 2019년 10월호'에 게재됐다.
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