에이아이트릭스, '환자 상태 악화 예측 향상' MLHC 우수 논문 채택

의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 세계 최대 의료 AI 학회인 '2023 머신러닝 헬스케어(MLHC)'에 우수 논문으로 채택됐다고 18일 밝혔다.

MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문 이미지 [사진제공=에이아이트릭스]

MLHC는 의료 빅데이터를 활용한 AI 기술 분야 최대 학회다. 2011년부터 매년 열리는 콘퍼런스에서는 AI, 머신 러닝, 임상 및 의학 전문가의 활발한 교류와 토론이 이뤄지고 있다. 올해 콘퍼런스는 다음 달 11~12일 미국 뉴욕 컬럼비아대에서 열린다.

MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문은 전자 건강기록(EHR)의 다중 모달리티 사용에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다. EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만 사용하는 모달리티가 늘어남에 따라 계산량이 증가하고 데이터 입력 주기가 불규칙한 문제들이 존재했다.

본 연구에서 에이아이트릭스가 개발한 ▲통합된 멀티모달 임베딩(UMSE) 모듈과 ▲유연한 멀티모달 학습방식은 원본 데이터만을 사용해 불규칙한 데이터 입력 문제를 해결했다. 일부 데이터가 누락된 환경에서도 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 활용해 환자 상태 예측 성능을 높였다. 이에 따라 에이아이트릭스가 개발한 모델은 12시간 이내 환자에게서 발생할 수 있는 사망률, 승압제(Vasopressor) 사용, 기관 내 삽관(Intubation) 발생 예측에서 다른 기존 모델들 대비 우수한 성능을 확인했다는 설명이다.

이번 논문은 MLHC 2023에 제출된 논문 중에서도 구두 발표(Oral Presentation)에 선정돼 다음 달 콘퍼런스에서 발표될 예정이다.

이관형 에이아이트릭스 연구원은 “이번 연구로 AI 또한 실제 의료진과 유사한 방식으로 생체신호, X선 이미지, 임상 노트 데이터 등을 종합적으로 활용해 환자 상태 예측의 정확성을 높인다는 점을 확인할 수 있었다"며 "특히 3가지 이상의 EHR 멀티모달 딥 퓨전은 최초의 케이스”라고 강조했다. 그는 이어 “구두 발표는 에이아이트릭스의 AI 기술력과 연구 성과를 전 세계적으로 선보일 기회라고 생각한다"며 "앞으로도 에이아이트릭스는 의료진이 임상 현장에서 고위험 환자를 효과적으로 선별해 신속히 의사결정 하는 데 도움이 될 수 있도록 지속해 노력하겠다”고 말했다.

이춘희 기자 spring@asiae.co.kr