초기 환자 임상정보 입력 후 즉시 중증도 예측값 도출

AI 기술 적용된 웹사이트 공개

이진석 가톨릭대학교 인공지능학과 교수 연구팀이 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 환자의 중증 진행을 조기 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 이로써 인공지능 모델이 적용된 웹 사이트에서 초기 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 중증환자를 선별할 수 있게 됐다.

19일 가톨릭대에 따르면, 이번 연구는 질병관리청을 통해 국내 100여 개의 의료기관으로부터 수집한 5628명의 코로나19 환자 임상 정보를 바탕으로 진행됐다.

이진석 교수 연구팀의 분석 결과, 초기 증상과 무관하게 ▲고연령 ▲낮은 림프구 수치 ▲낮은 혈소판 수 ▲초기 호흡곤란 증상 발현 등이 중증 환자로 이어질 가능성을 높이는 것으로 나타났다.

이진석 교수 연구팀은 임상 결과를 바탕으로 중증도 관여 요인을 서열화하고 이를 적용한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 인공지능 모델을 개발했다. 제주권역 외상센터, 서울아산병원, 원광대 의과대학 등 3개 기관과 협력해 예측 정확도 90.4%에 육박하는 신뢰도 높은 인공지능 모델을 완성했다.

세계 모든 의료진과 연구원들이 이번에 개발한 인공지능 모델을 활용할 수 있도록 이진석 교수 연구팀은 전문 웹 사이트도 제작했다. 웹 사이트에서 초기 코로나19 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 해당 환자가 중증 환자로 이어질 가능성을 확인할 수 있다.

이진석 교수는 "심각한 중증으로 이어질 수 있는 코로나19 환자를 예측해 초기 증상과 상관없이 선제적으로 집중 치료하는 것은 사망률 감소는 물론 의료 자원의 효율적 배분에도 도움 된다"며 "이번에 개발한 인공지능 모델로 전 세계 의료진과 연구원이 손쉽게 코로나19 환자를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있길 바란다"고 말했다.

한편, 가톨릭대 인공지능학과 이진석 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 의료 정보 분야 상위 5%에 드는 저명 국제 학술지인 '의학인터넷연구저널(JMIR, Journal of Medical Internet Research)' 4월 호에 정식 게재됐다.