소아 응급환자를 조기에 가려내는 인공지능 기반 예측 시스템이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 연합뉴스에 따르면 서울성모병원 배우리 교수 연구팀은 자연어 처리 기술을 접목한 새로운 AI 모델을 선보였다.
이번 시스템 구축에는 2012년부터 2021년까지 국내 상급종합병원 응급실을 찾은 18세 미만 환자 8만7천759명의 전자의무기록이 활용됐다. 연구팀은 대상자를 응급과 비응급으로 나눈 뒤, 컴퓨터가 자연어를 인식하는 기술로 증상 기술과 진료 기록을 분석하는 방식을 택했다.
기존 방식이 활력 징후나 검사 수치에 의존했다면, 이 모델은 다른 접근법을 취했다. 검사 결과 도출 이전에 의료진이 현장에서 직접 작성한 임상 기록에 초점을 맞춘 것이다.
응급 여부 판정 기준도 명확히 설정됐다. 혈액·소변 검사, 정맥 수액 투여, 흡입 치료, 응급 약물 주입, 입원 가운데 한 가지라도 해당되면 응급환자로 분류했다. 반면 별도 검사나 처치 없이 경구약만 처방받고 돌아간 경우는 비응급으로 구분해 실제 치료 시행 여부를 선별 기준으로 삼았다.
개발된 AI의 성능은 주요 지표에서 우수한 결과를 나타냈다. 진단 정확도 지표인 AUROC에서 84%, 정밀도 지표인 AUPRC에서 88%를 각각 달성했다. 현행 응급실 표준 분류체계인 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)와 견줘도 예측 정확성이 더 높게 나타났다고 연구팀은 설명했다.
배우리 교수는 실제 응급의학 전문의 판단 수준에 근접한 결과라고 평가하며, 현장 적용 시 의료 자원 배분 효율성과 환자 안전 향상에 기여할 것으로 내다봤다.
해당 연구 성과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'에 실렸다.
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