코로나19 장기화 속에서 환자 '사망위험 예측모델' 개발

서울성모병원 연구팀, 국내 코로나19 확진자 5594명 빅데이터 활용
사망위험 영향 요인 파악, 생존률 및 인공호흡기‧에크모 수요 예측
"환자의 중증 이행 여부 예측..제한적인 의료자원 효율적 활용‧배분"

검사 순서 기다리는 시민들 16일 서울 성북구청 앞에 설치된 코로나19 임시선별진료소를 찾은 시민들이 우산을 쓰고 검사 순서를 기다리고 있다. 연합

 
신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태가 길어지는 가운데 국내 연구진이 코로나19 환자의 사망 위험을 가늠할 수 있는 예측 모델을 개발했다.

이 모델은 코로나19 환자의 중증 이행 여부를 예측해 제한적인 의료자원을 효율적으로 활용하고 배분할 수 있을 것이라고 연구팀은 기대했다.

가톨릭대학교 서울성모병원 감염내과 이동건·조성연 교수, 혈액내과 김동욱·박성수 교수 연구팀은 질병관리청의 국내 코로나19 관련 의료 빅데이터를 활용해 사망 위험 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구팀은 사망 위험 예측 모델을 개발하기 위해 국내 코로나19 환자 5594명을 ‘개발 코호트’(동일집단) 3729명과 ‘검증 코호트’ 1865명으로 나눠 연구했다.

그 결과 코로나19 진단 시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로 고령, 치매 동반, 만성 신질환 동반, 호흡곤란 또는 의식 저하가 있는 경우, 절대 림프구 수 1000개 미만 등이 확인됐다.

연구팀은 이들 요인을 개발 코호트에서 점수로 체계화한 뒤 생존과 사망 예측 모델을 만들고 위험도에 따라 저위험군과 중간위험군, 고위험군을 분류했다. 

이후 28일 생존율을 측정한 결과 저위험군 99.8%, 중간위험군 95.4%, 고위험군 82.3%, 최고위험군 55.1%로 나타났다.

이 결과를 알고리즘 성능을 평가하는 AUROC 기준에 따라 검증한 결과 0.896의 정확도를 보였다. AUROC 수치가 1.0이면 완벽한 예측 모델을 의미하며 0.8 이상이면 신뢰도가 있는 것으로 간주한다.

연구팀은 코로나19 장기화로 의료 현장의 부담이 누적되고 있는 상황에서 이 모델이 코로나19 환자의 중증 이행 여부를 예측해 제한적인 의료자원을 효율적으로 활용하고 배분하는 데 기여할 것으로 예상했다.

이 교수는 “이번에 개발한 코로나19 사망 예측모델은 일선 의료현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것”이라며 “의료자원이 부족한 해외에서 근무하는 근로자와 교민 등의 귀국 등 대응방안 마련에도 도움이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 의료정보학 분야 국제학술지 ‘JMIR’(Journal of Medical Internet Research)에 게재됐다.

이승구 온라인 뉴스 기자 lee_owl@segye.com