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원광대 의과대학, 혈액정보기반 코로나환자 사망 여부 조기예측 AI 기술 개발

AI 예측 통해 선제적인 집중치료로 코로나 환자 사망률 감소 기대

원광대 의과대학 연구팀이 코로나 환자가 입원하는 초기에 채취하는 혈액정보를 이용해 환자의 사망 여부를 조기 예측하는 인공지능 모델을 개발했다.

28일 원광대 연구팀에 따르면 2020년 초반 중국 우한 의료기관에 입원한 361명의 코로나 환자 입원 시 혈액정보와 생존 및 사망 여부 정보를 바탕으로 인공지능 모델을 개발했으며, 개발된 모델을 원광대병원, 전남대병원, 삼성서울병원 등 국내 3개 의료기관에 입원한 106명의 환자정보에 적용한 결과 92%의 정확도를 보였다.

연구책임 저자인 이진석 교수(의과대학 의공학교실)는 “코로나 환자가 확진 판정을 받을 당시에는 증상이 경미하다가 갑자기 증상 악화로 사망에 이르는 경우가 있다”며 “이번 연구결과를 통해 초기 증상은 경미하지만, AI가 사망을 예측할 경우 증상과 상관없이 선제적인 집중치료를 통해 코로나 환자의 사망률을 줄일 수 있을 것으로 기대한다”고 연구 취지를 설명했다.

이번에 개발된 코로나환자 사망 여부 조기예측 인공지능 모델은 초기에 72개의 혈액정보를 후보군으로 탐색했으며, 분석해석(ANOVA)을 통해 림프구(Lymphocytes), 호중성 백혈구(Neutrophils) 등 28개의 혈액정보를 확정하여 심층신경망과 랜덤포레스트의 앙상블 기법을 통해 최종 모델이 도출됐다.

특히 연구팀은 개발된 모델이 세계 모든 의료진과 연구원들이 활용할 수 있도록 웹어플리케션을 제작해 웹사이트 http://beatcovid19.ml에 접속하여 코로나 환자의 혈액정보를 입력하면 사망 여부를 예측할 수 있도록 공개했다.

아울러 강우성(원광대병원 외상외과) 교수, 박철(원광대병원 호흡기내과) 교수, 고훈, 정희원 연구원이 공동 1저자로 참여한 이 연구결과는 원광대병원, 전남대병원, 삼성서울병원 등 다기관 의료진 협력과 MIT Lincoln Lab 라파엘 제이미스 박사의 모델 검증을 통해 신뢰도를 높였다.

한편, 이 연구는 원광대병원에서 보건복지부 연구지원으로 구축한 인공지능학습센터를 통해 수행됐으며, JMIR(의료정보 분야 JCR 상위 4%) 12월호에 정식 게재됐다.

엄철호
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