초기 환자 임상정보 입력 후 즉시 중증도 예측값 도출
[대학저널 오혜민 기자] 가톨릭대학교 인공지능학과 이진석(사진) 교수 연구팀이 코로나19 환자의 중증 진행을 조기 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
19일 이 교수연구팀에 따르면 이번 연구는 질병관리청을 통해 국내 100여개의 의료기관으로부터 수집한 5628명 코로나19 환자 임상정보를 바탕으로 진행됐다.
연구팀 분석 결과 초기 증상과 무관하게 ▲고연령 ▲낮은 림프구 수치 ▲낮은 혈소판 수 ▲초기 호흡곤란 증상 발현 등이 중증환자로 이어질 가능성을 높이는 것으로 나타났다.
연구팀은 임상 결과를 바탕으로 중증도 관여 요인을 서열화하고 이를 적용한 심층 신경망(DNN) 인공지능 모델을 개발했다. 제주권역 외상센터와 서울아산병원, 원광대 의과대학 등 3개 기관과 협력해 예측 정확도 90.4%에 달하는 인공지능 모델을 완성했다.
연구팀은 세계 모든 의료진과 연구원들이 이번 개발한 인공지능모델을 활용할 수 있도록 전문 웹사이트(http://kcovidnet.site)도 제작했다. 웹사이트에서 초기 코로나19 환자의 임상정보를 입력하면 즉시 해당 환자가 중증환자로 이어질 가능성을 확인할 수 있다.
이 교수는 “심각한 중증으로 이어질 수 있는 코로나19 환자를 예측해 초기 증상과 관계없이 선제적으로 집중치료하는 것은 사망률 감소는 물론 의료자원의 효율적 배분에도 도움이 된다”며 “이번 개발한 인공지능모델로 전 세계 의료진과 연구원이 손쉽게 코로나19 환자를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있길 바란다”고 말했다.
한편 이 교수 연구팀의 연구 결과는 의료정보분야 상위 5%에 드는 저명 국제 학술지인 ‘JMIR(Journal of Medical Internet Research)’ 4월 호에 게재됐다.
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