예측 정확도 90%↑..AI 협진으로 건강 상태 예측한다
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병원이 보유한 다양한 환자들의 의무기록을 적절히 쓸 수 있다면 병을 진단하고 치료하는 데 큰 도움이 되겠죠.
종합병원 3곳이 보유하고 있는 심혈관계 질환자 74만 명의 전자의무기록을 분석에 이용했기 때문에 예측 정확도는 90%를 넘습니다.
시스템만 구축되면 환자 데이터가 부족한 1, 2차 병원에서도 활용이 가능해 의료의 상향 평준화에 도움을 줄 것으로 기대됩니다.
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<앵커>
병원이 보유한 다양한 환자들의 의무기록을 적절히 쓸 수 있다면 병을 진단하고 치료하는 데 큰 도움이 되겠죠. 하지만 의무기록에는 민감한 개인정보가 들어 있어 다른 사람이 들여다보는 것 자체가 법으로 엄격히 금지되어 있는데요. 국내 연구진이 민감 정보에 접근하지 않고도 의료 데이터를 공유해 환자의 건강 상태를 예측하는 인공지능 기술을 개발했습니다.
김진오 기자입니다.
<기자>
환자 진료기록에 혈액검사 결과를 입력하자 2달 뒤의 건강 상태 예측 결과치가 그래프로 나타납니다.
의료 인공지능 기반의 이 시스템을 활용하면 2년 뒤에 나타날 환자의 심각한 심장 질환을 예측하는 것도 가능합니다.
[김영학/서울아산병원 심장내과 교수 : 좀 더 정확하고 신속하게 환자의 질병의 정도, 진단에 대해 판단할 수 있기 때문에 더욱 적절한 치료가 가능하리라고 생각합니다.]
종합병원 3곳이 보유하고 있는 심혈관계 질환자 74만 명의 전자의무기록을 분석에 이용했기 때문에 예측 정확도는 90%를 넘습니다.
의무기록을 그대로 둔 상태에서 각 기관의 인공지능 분석 결과만을 활용해 민감 정보에 대한 접근 논란으로부터도 자유롭습니다.
[최재훈/전자통신연구원 책임연구원 : 각각의 병원에서 인공지능을 학습하고 이 인공지능의 장점들을 최대한 합치는 앙상블 인공지능 기법을 사용해서 마치 EMR(전자의무기록) 데이터를 통합한 것과 같은 효과를 (내고 있습니다.)]
시스템만 구축되면 환자 데이터가 부족한 1, 2차 병원에서도 활용이 가능해 의료의 상향 평준화에 도움을 줄 것으로 기대됩니다.
[김승환/전자통신연구원 책임연구원 : 연구소기업을 준비하고 있습니다. 이번 달 말까지 기업을 설립해서 11월 말까지 연구소기업 인증을 받아서 본격적으로 상용화를 추진할 계획입니다.]
연구팀은 참여기관 확대로 예측 정확도를 높이는 동시에 암이나 당뇨병 같은 질병에도 적용할 수 있도록 기술을 고도화하는 데 힘을 쏟기로 했습니다.
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