코로나19 환자 개별 상태 입력 시 중증도 예측할 수 있다

강남세브란스·카이스트 공동 연구팀, AI 예측 모델 개발
개별 임상 상태 입력시 질병 가장 악화한 최대 중증도 예측
“기관 삽관·에크모 적용·사망 등 중증 96.5% 정확도로 예상”
“중증 환자의 병상 배정 등 의료자원의 효율적인 배분 가능”

강남세브란스병원 구교철·이광석 교수와 카이스트 경영대학 안재현 교수팀이 개발한 코로나19 환자의 중증도를 예측해주는 인공지능(AI) 알고리즘 사이트 캡쳐화면.

 
신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 환자의 개별 상태를 입력하면 코로나19 병세가 어느 정도까지 악화될지 중증도를 예측해주는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철·이광석 교수와 카이스트 경영대학 안재현 교수팀은 역치 최적화 시뮬레이션 기법을 이용해 코로나19 환자의 최적 중증도 분류 시스템을 만들었다고 5일 밝혔다.

이 시스템은 환자의 성별과 체온, 심박수, 혈액 검사 결과 등 개별 임상 상태를 입력하면 질병이 가장 악화했을 때인 최대 질병 중증도를 예측해준다.

연구팀은 국내에 코로나19가 유입된 작년 1~4월까지 확진된 코로나19 환자 5601명을 대상으로 입원 중 최대 임상 중증도를 분석해 데이터로 활용했다. 

또한 연구팀은 질병관리본부가 보유한 코로나19 환자의 검사 결과 변수도 연구에 활용했다. 이 데이터를 AI 머신러닝 기술로 학습시킨 뒤 중증도 예측 모델을 구현했다.

연구팀은 이후 이 모델을 검증한 결과 기관 삽관, 인공심폐장치(에크모) 적용, 사망 등 코로나19 환자가 중증으로 이환될 확률을 96.5%의 정확도로 예측할 수 있었다고 연구팀은 밝혔다.

이 모델을 활용하면 중환자실 등이 필요한 코로나19 환자를 조기에 선별할 수 있게 돼 제한된 의료자원을 효율적으로 배분할 수 있을 것으로 연구팀은 기대했다.

구 교수는 “중환자실 치료가 필요한 코로나19 환자들에게 병상이 배정되도록 하는 등 가용한 의료자원의 효율적 배분이 가능해질 것”이라고 밝혔다.

연구팀은 이 알고리즘을 웹사이트(http://covid19severity.duckdns.org)에 공개해 전 세계 누구나 이용할 수 있도록 했다.

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

이승구 온라인 뉴스 기자 lee_owl@segye.com