연세대학교 강남세브란스병원 송영구, 이경화(이상 감염내과), 동재준 교수(가정의학과) 연구팀과 인공지능 전문기업 셀바스 AI는 10개의 임상변수를 활용해 조기에 균혈증을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 강남세브란스병원에서 균혈증으로 진단된 환자 13,402명의 혈액배양 결과 22,000여 개를 분석했다. 이 중 유의미한 균혈증을 보인 데이터 1,260개를 AI에 학습시키고 210개의 균혈증 데이터를 적용해 학습효과를 검증했다.
그 결과 분석에 사용된 임상변수 중 혈청 내 알칼라인 포스파타제 효소 수치를 비롯한 10개 변수를 사용했을 때 예측정확도가 가장 높은 것으로 나타났다.
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 활력징후, 혈액검사 등 실제 임상 데이터를 분석하기 때문에 패혈증과 같은 급성 감염질환을 더 빠르게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 모니터링도 가능할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 보건복지부 보건의료기술연구개발사업의 지원을 받아 수행됐으며 결과는 국제 학술지 ‘Journal of Clinical Medicine’ 2019년 10월호에 게재됐다.
이경호 공유경제신문 기자 news@seconomy.kr
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