강남세브란스병원, 패혈증 전 단계 '균혈증' 예측 AI 개발

균혈증 환자 혈액 데이터 1천여개 학습…10개 임상변수로 예측

 

 패혈증 전에 나타나는 증상인 '균혈증'을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 국내 연구팀이 개발했다.

 강남세브란스병원은 감염내과 송영구·이경화 교수, 가정의학과 동재준 교수 연구팀과 인공지능 전문기업 '셀바스 AI'가 조기에 균혈증을 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

 연구팀은 균혈증으로 진단된 환자 1만3천402명의 혈액을 배양하고 이 가운데 유의미하게 균혈증을 보인 데이터 1천260개를 인공지능에 학습시켰다.

 이후 인공지능의 균혈증 예측 정확도를 검증한 결과 분석에 사용된 임상변수 중 혈청 내 알칼라인 포스파타제 효소 수치를 비롯한 10개 변수를 사용했을 정확도가 높아지는 것으로 나타났다.

 송영구 교수는 "예측정확도가 높은 10개 임상변수를 적용해 조기에 균혈증을 발견할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다"며 "새로운 모델은 환자의 체온, 혈압 등의 활력징후, 혈액검사 등 실제 임상 데이터를 분석하기에 패혈증을 더 빠르게 예측할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

 이번 연구는 보건복지부 보건의료기술연구개발사업의 지원을 받았으며, 연구 결과는 국제학술지 '임상의학'(Journal of Clinical Medicine) 10월호에 게재됐다.


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