의료 빅데이터 활용 정확한 항생제 처방 돕는 AI 개발

박래웅 아주대의료원 의료정보학교실 교수팀 연구

(서울=뉴스1) 김기성 기자 = 감염 세균의 기초 정보가 부족한 상황에서 급히 환자에게 알맞은 항생제를 처방하는 것을 돕는 인공지능(AI)이 개발됐다.

아주대학교의료원은 박래웅 의료정보학교실 교수팀이 상급종합병원 입원 환자 275만명의 공통데이터모델을 활용해 '경험적 항생제' 내성 예측 모형을 만들었다고 13일 밝혔다.

항생제 내성은 △불필요한 투여 △부적절한 항생제 선택 △용법·용량 오류 △ 투여 시간 지연 등으로 발생한다. 오는 2050년부터는 전 세계에서 항생제 내성 문제로 해마다 약 1000만명이 사망할 수 있다는 예측이 있을 정도로 우려가 크다.

경험적 항생제 치료는 병의 원인, 발병기전 등 환자 정보가 부족한 상황에서 긴급히 항생제 투약이 필요할 경우 환자의 상태와 항생제 임상 내용에 기초해 경험적으로 이뤄지는 치료 행위를 말한다.

박 교수팀은 경험적 항생제 처방의 정확도를 높이기 위해 병원성 요로감염 의심 환자를 대상으로 △환자 기저 특성(인구학적 특성·진단 기록·약물 처방력·검사 및 처치력 등) △ 타 기관 전원 기록 △ 항생제 감수성 경향 등 정보를 활용해 예측 모형을 만들었다.

박 교수는 "감염질환의 특성에 맞는 주요 대규모 의료 데이터를 확보해 실제로 활용할 수 있는 임상의사 결정 지원 시스템 모형을 개발했다는 의의가 있다"면서 "이번 예측 모형은 임상에서 활용성을 높이기 위해 웹 기반 애플리케이션 형태로도 개발했다"고 말했다.

이번 연구 결과는 11월 '국제항균제학회지'(International Journal of Antimicrobial Agents)에 게재됐다.

goldenseagull@news1.kr

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