[이미선의 헬스테크] AI 기반 예측 모델, 패혈증 조기 진단 가능성 높인다

에이아이트릭스의 바이탈케어 이용 모습. 바이탈케어는 환자의 6가지 생체신호와 11가지 혈액검사 결과 등 전자의무기록(EMR) 데이터를 기반으로 일반 병동 환자의 패혈증 발생가능성을 최대 4시간 전에 예측하는 의료기기다.

환자의 생체신호는 실시간으로 변화한다. 혈압, 맥박, 호흡수, 체온, 염증수치 등 다양한 지표가 위기의 징후를 알리지만, 분절된 데이터를 바탕으로 다양한 질환의 초기 신호를 즉각적으로 포착하는 일은 쉽지 않다.

중증감염질환인 패혈증 역시 마찬가지다. 국내 중환자실 입원환자의 주요 사망원인으로 꼽히는 패혈증은 그 어느 질병보다 ‘시간’이 중요하다. 패혈증은 인체면역반응이 과도하게 활성화되며 여러 장기에 손상을 일으키는 치명적인 질환으로 증상이 다양하고 비특이적이다. 이 때문에 조기진단에 어려움을 겪는데, 치료가 지연될수록 사망률은 매 시간 7.6%씩 증가하는 것으로 알려져 있다.

시간에 따른 예후 악화 속도를 감안할 때 패혈증 조기예측 기술의 필요성은 더욱 커지고 있다. 하지만 기존 평가도구는 정확도와 예측속도 측면에서 제한적이라 신속하고 정확한 대응에 어려움이 있었다. 이러한 임상적 한계를 극복하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 조기예측기술이 꾸준히 주목받고있다.

AI는 의료 현장에서 생성되는 방대한 임상데이터를 통합분석해 의료진의 의사결정을 효과적으로 지원하고, 보다 신속하고 정확한 선제적 대응을 가능하게 하는 도구로 자리매김하고있다.

패혈증 분야에서 활용되는 솔루션으로는 의료 AI 기업 에이아이트릭스가 개발한 환자 상태 악화 예측 솔루션 ‘바이탈케어’가 있다. 바이탈케어는 환자의 6가지 생체신호와 11가지 혈액검사 결과 등 전자의무기록(EMR) 데이터를 기반으로 일반 병동 환자의 패혈증 발생가능성을 최대 4시간 전에 예측하는 의료기기다.

바이탈케어를 사용하는 이재명 고려대 안암병원 중환자외상외과 교수는 “패혈증을 조기에 발견하는 것은 의료진에게 큰 도전 과제였다”며 “특히 입원 초기 환자 상태를 효과적으로 구분하지 못할 경우 이후 중증 악화 가능성을 사전에 차단하기 어렵다. 이러한 현실적인 한계를 보완하고자 AI 기반 솔루션을 현장에 도입해 활용하고 있다”고 말했다.

계명대학교 동산병원과 에이아이트릭스가 공동으로 진행한 연구결과에 따르면 바이탈케어는 예측 정확도를 평가하는 ‘AUROC’ 지표에서 0.880을 기록했다. 이는 기존평가지표인 SOFA(0.595), qSOFA(0.705)보다 높은 수치다.

특히 바이탈케어는 지역사회발생(Community-Onset Sepsis·COS)과 병원내발생(Hospital-Onset Sepsis·HOS) 패혈증 사례 모두에서 안정적인 예측성능을 보였다. 기존 감염 의심 시점보다 약 1시간 8분 빠르게 알람 제공이 가능한 것으로 나타났다. 이는 의료진의 조기 개입 가능성을 높일 수 있다는 점을 시사한다.

바이탈케어는 환자 입원 직후 산출된 초기 스코어만으로도 고위험군을 정밀하게 선별해 낸 점에서 의미가 있다. 이를 통해 의료진은 입원 초기 단계부터 집중모니터링이 필요한 환자를 조기에 파악하고 치료자원을 보다 전략적으로 배분할 수 있다.

김광준 에이아이트릭스 대표는 “패혈증은 임상현장에서 조기 예측이 까다로운 질환으로, 의료진의 신속한 판단과 개입이 무엇보다 중요하다”며 “AI 기술이 임상 판단을 실질적으로 보완하는 도구로 자리잡을 수 있음을 보여준다”고 말했다.

이어 “바이탈케어는 입원 초기부터 환자의 위험도를 정량적으로 분석해 선제적 개입의 타이밍을 앞당기는데 기여할 것으로 본다”며 “앞으로도 AI가 환자 치료 과정의 ‘실질적도구’가 될 수 있도록 임상기반연구와 기술고도화에 집중하겠다”고 밝혔다.

이미선 기자 already@dt.co.kr