인공지능학과 이진석 교수 연구팀, 'AI 기술 적용된 웹 사이트' 공개
초기 환자 임상 정보 입력 후 즉시 '중증도 예측값' 도출
중증 악화요인 '▲ 고연령 ▲ 낮은 림프구 수치 ▲ 낮은 혈소판 수 ▲ 초기 호흡곤란 여부'
[보건타임즈] C19 환자의 중증 등 증세를 조기 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 가톨릭대 인공지능학과 이진석 교수(원안 사진) 연구팀에 의해 개발됐다.
이로써 인공지능 모델이 적용된 웹 사이트에서 초기 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 중증환자를 선별할 수 있게 됐다.
이 연구는 질병관리청을 통해 국내 100여 개의 의료기관으로부터 수집한 C19 환자 5,628명의 임상 정보를 바탕으로 진행됐다.
이 교수 연구팀의 분석 결과, 초기 증상과 무관하게 ▲ 고연령 ▲ 낮은 림프구 수치 ▲ 낮은 혈소판 수 ▲ 초기 호흡곤란 증상 발현 등이 중증환자로 이어질 가능성을 높이는 것으로 나타났다.
이 교수 연구팀은 이 결과를 바탕으로 중증도 관여 요인을 서열화한 뒤 이를 적용한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 인공지능 모델을 개발했다.
다음으로 제주권역 외상센터, 서울아산병원, 원광대 의과대학 등 3개 기관과 협력해 임상을 통해 예측 정확도 90.4%에 육박하는 신뢰도 높은 인공지능 모델을 완성했다.
이 교수팀은 세계 모든 의료진과 연구원들이 이번에 개발한 인공지능 모델을 활용할 수 있도록 전문 웹 사이트도 제작했다.
웹 사이트에서 초기 C19 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 중증환자로 이어질 가능성을 확인할 수 있다.
이 교수는 "심각한 중증으로 이어질 수 있는 C19 환자를 예측해 초기 증상과 상관없이 선제 집중적으로 치료하는 것은 사망률 감소는 물론 의료 자원의 효율적 배분에도 도움 된다"며 "이번에 개발한 인공지능 모델로 전 세계 의료진과 연구원이 손쉽게 조기에 C19 환자를 발견, 선제 대응할 수 있길 바란다"고 말했다.
이 연구 결과를 다룬 논문은 의료 정보 분야 상위 5%에 드는 저명 국제 학술지 'JMIR(Journal of Medical Internet Research) 4월 호'에 정식 게재됐다.
이 뉴스클리핑은 BKT뉴스{www.bktimes.net}에서 발췌된 내용입니다.
