의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스가 응급실 환자의 상태 악화를 예측하는 새로운 딥러닝 모델을 개발했다. 이 연구 결과는 네이처(Nature) 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.

에이아이트릭스 연구팀은 연세의료원 디지털헬스케어혁신연구소와 협력하여 세브란스병원 응급실 환자 데이터 23만 7,059건을 분석했다. 이들은 전자의료기록(EHR)에서 수집한 활력징후, 혈액검사 결과, 영상 데이터 등 다양한 정보를 활용해 응급실에서 발생할 수 있는 급성 악화 이벤트를 예측하는 모델을 개발했다.

연구 결과, 개발된 모델은 내원 초기 정보와 비정형 데이터를 활용해 높은 예측 정확도를 보였다. 특히 사물인터넷(IoT) 기기로부터 수집된 연속적인 데이터를 활용했을 때 예측 정확도가 더욱 향상되는 것으로 나타났다.

에이아이트릭스의 한상철 연구원은 “이번에 개발한 딥러닝 모델은 의료 멀티 모달 데이터를 사용하여 성능 향상을 이루었으며, 범용적인 의사결정 지원 시스템으로의 발전 가능성을 확인했다”고 말했다. 그는 또한 “향후 연구에서 데이터셋 확장과 다중 기관에서의 성능 검증을 통해 응급실에서 사용 가능한 임상 의사결정 지원 시스템 내에서 예측 알고리즘을 최적화할 예정”이라고 덧붙였다.

세브란스병원 응급의학과 김지훈 교수는 이번 연구의 의의에 대해 설명했다. “응급실에서는 중증 악화 예측에 필요한 정보를 수집하는 데 시간이 오래 걸리기 때문에 의료진은 제한된 정보로 빠르고 정확한 결정을 내려야 한다”며 “이번 연구를 통해 개발된 예측 모델은 환자 상태 변화에 실시간으로 대응할 수 있어 의료진의 의사결정에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.