균혈증 환자 혈액 데이터 1천여개 학습…10개 임상변수로 예측
(서울=연합뉴스) 강애란 기자 = 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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