이틀 꼬박 걸리던 요로 검사, 이제 1시간 만에 끝낸다
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2~3일이나 걸리던 요로검사가 1시간 만에 끝날 수 있게 하는 인공지능 모델이 개발됐다.
강남세브란스병원은 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀이 요로감염 예측 인공지능 모델을 개발해 최근 특허 출원을 마쳤다고 26일 밝혔다.
기존 자동화 소변검사는 정확도를 나타내는 AUROC 값이 74.5%인 데 반해 이 인공지능 모델은 외부 검증 데이터세트에서 요로감염 예측 시 AUROC 96.7%, 요로연관 2차 혈류감염 예측 시 AUROC 95.5%를 기록했다.
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(서울=뉴스1) 천선휴 기자 = 2~3일이나 걸리던 요로검사가 1시간 만에 끝날 수 있게 하는 인공지능 모델이 개발됐다.
강남세브란스병원은 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀이 요로감염 예측 인공지능 모델을 개발해 최근 특허 출원을 마쳤다고 26일 밝혔다.
요로감염은 증상이 발생했을 때 정확한 진단을 위해 소변 배양 검사를 진행하게 되는데 세균이 자랄 때까지 통상 2~3일 가량이 걸려 감염 초기 치료를 놓칠 수 있다는 단점이 있었다.
이에 따라 자동화 소변검사를 통한 요로감염 추정 진단을 권장하고 있긴 하지만 이 검사만으로는 정확한 진단이 어렵다는 한계가 있다.
이에 연구팀은 2011년부터 2021년까지 11년간 세브란스병원, 강남세브란스병원에서 요배양 검사와 자동화 소변검사를 받은 환자 25만2917명의 데이터베이스를 통해 인공지능 모델을 개발했다.
△소변검사 결과값 △혈액검사 결과 △인구 통계학적 자료 등 인공지능 모델이 중요하다고 판별한 10개의 지표를 입력하고 'Predict'(예측) 버튼을 누르면 그 환자의 요로감염 및 요로 연관 2차 혈류감염의 가능성에 대한 예측값을 보여주는 웹 애플리케이션이다.
결과 도출에 필요한 10개 지표값은 병원 방문 후 1시간 이내에 얻을 수 있는 자료들로 인공지능 모델에 입력하는 즉시 감염 예측값을 얻을 수 있다.
기존 자동화 소변검사는 정확도를 나타내는 AUROC 값이 74.5%인 데 반해 이 인공지능 모델은 외부 검증 데이터세트에서 요로감염 예측 시 AUROC 96.7%, 요로연관 2차 혈류감염 예측 시 AUROC 95.5%를 기록했다.
최민혁 교수는 "본 기술이 상용화될 수 있도록 외부기관과의 MOU를 맺고 기술 이전을 준비하고 있다"며 "이 모델을 임상적으로 활용하면 비특이적 요로감염 증상이 있는 환자에서 항균 치료 지연의 위험을 줄이고 추가 치료와 면밀한 모니터링이 필요한 요로연관 2차 혈류감염 환자를 분류할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구 결과는 감염 및 공중보건학회보 'Journal of Infection and Public Health'에 게재됐다.
sssunhue@news1.kr
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