‘수술 중 저혈압 발생 예측’ 주제로 알고리즘 개발
[보건타임즈] 환자를 치료하는 과정에서 닥치는 어려운 문제들을 인공지능의 도움으로 해결하려는 연구가 진행되고 있다.
서울대병원은 의료 AI 연구개발 활성화를 목표로 2018년부터 국가임상시험지원재단과 함께 임상 데이터 수집·분석 대회인 ‘코리아 임상 데이터톤(Korea Clinical Datathon)’을 준비해 왔다. 이를 토대로 의료 인공지능 경진대회 플랫폼(MAIC, Medical AI Challenges)을 개발하고 올해 경진대회를 개최했다.
서울대병원이 서울대학교와 공동 주최한 ‘제1회 2020 의료인공지능 경진대회’는 83개 팀, 250여 명이 참가했다. 본선에 오른 다섯 팀은 지난 6일부터 9일까지 치열한 경합을 벌였다.
대회 주제는 ‘수술 중 저혈압 발생 예측’으로 진행됐다. 서울대병원 수술장에서 수집한 3,400여 건의 생체신호 데이터 세트를 이용해 저혈압이 발생할 가능성을 5분 전에 예측하는 알고리즘을 개발하는 것이다.
수술 중 저혈압이 발생하면 급성 신손상 및 심근손상 등의 합병증이 발생할 수 있다. 이를 예측해 선제적으로 대처한다면 저혈압 발생률을 약 4분의 1 수준으로 줄이는 것이 가능하다.
대상은 환자의 임상 정보와 생체신호를 통계적으로 분석해 이상치를 적절하게 제거한 [넥스트] 팀이 차지했다. 딥러닝 모델의 정량적인 성능 지표와 발표 평가에서 가장 우수한 점수를 받았다.
최우수상은 생체신호를 비트 형태로 변환해 딥러닝 모델의 특징을 효과적으로 추출한 [DS DOC] 팀에게 주어졌다. 우수상은 생체신호에서 비정상적인 데이터를 제외하고, 임상 정보를 활용해 케이스를 세분화한 [YS.BIOSTAT] 팀이 받았다.
대상에는 300만 원, 최우수상과 우수상에는 각각 150만 원과 50만 원의 상금이 전달됐다. 4위와 5위 팀은 부상으로 AWS 딥렌즈를 받았다.
대상을 차지한 [넥스트]의 심용식 세브란스병원 전공의는 “쉽게 접하기 힘든 특별한 데이터를 제공해준 주최 측에 감사하다”며 “의료인공지능 활용을 통한 임상적 난제 해결을 위해 의사와 과학자의 협업이 증가하길 바란다”고 수상 소감을 밝혔다.
서울대 의료빅데이터연구센터장 이규언 교수는 “다양한 주제의 경진대회 개최를 통해 의료인공지능 연구개발 활성화를 위한 노력을 지속해 나가겠다”고 밝혔다.
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