패혈증 진단과 예후 99% 예측 가능한 AI 모델 개발

적혈구(붉은색)을 덮은 패혈증 박테리아. 이상 면역반응을 유발해 장기를 손상시킨다./Science Source

99%로 패혈증을 진단하고 예후까지 예측하는 AI 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

연세대 의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 김종현 연구원, 세브란스병원 호흡기내과 정경수 교수와 성민동 강사, 토모큐브 민현석 박사는 99% 정확도로 패혈증의 진단과 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 12일 밝혔다. 이 모델은 면역세포의 일종인 세포독성(CD8) T세포의 3차원 이미지 데이터를 학습하는 방식으로 패혈증을 진단한다. 연구 결과는 국제학술지 ‘라이트: 사이언스 앤드 어플리케이션스’ 최신호에 게재되었다.

패혈증은 감염에 대한 비정상적인 인체 반응으로 인해 주요 장기에 장애가 발생하는 질환이다. 높은 발병률과 사망률이 특징이다. 현재 패혈증 진단에 사용되는 바이오마커(생체표지)는 진단이 늦거나 진단 결과 해석에 어려움이 있다. 이에 따라 새로운 바이오마커의 발굴이 절실히 요구되고 있었다.

연구팀은 패혈증 회복군 8명의 혈액샘플에서 CD8 T세포를 분리해 이미지를 촬영했다. 촬영은 패혈증 쇼크 진단 시점, 패혈증 쇼크 해소 시점, 퇴원 전 세 시점에서 이루어졌다. 이 이미지를 건강한 대조군 20명의 이미지와 비교분석한 것이다.

AI 모델의 예측 성능은 수신기 작동 특성 곡선(AUROC) 지표로 분석했다. AUROC는 질환 진단 도구의 정확도를 나타내는 통계 기법이다. 분석 결과, 하나의 세포 이미지만 사용했을 때 AI 모델의 예측 정확도는 96%였으며, 두 개의 세포 이미지를 사용했을 때는 99% 이상의 높은 성능을 보였다. 예후 예측 모델에서도 단일 세포 이미지로 98%의 정확도를 보였으며, 두 개의 세포 이미지를 사용했을 때는 99% 이상의 높은 성능을 나타냈다.

정경수 교수는 “CD8 T세포의 삼차원 이미지가 패혈증의 바이오마커로서의 역할을 규명할 수 있었다”며 “AI 모델을 통해 패혈증 환자의 진단 및 예후 예측을 신속하고 정확하게 수행함으로써 환자 개인에 적합한 치료 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.