배우리 응급의학과 교수(소아전문응급의료센터장) 연구팀이 소아 응급환자를 조기에 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했습니다. 서울성모병원은 29일 이 같은 연구 결과를 밝혔다고 전했습니다.
이 AI 모델은 2012년부터 2021년까지 국내 한 상급종합병원 응급실을 방문한 18세 미만 환자 8만7천759명의 전자의무기록 데이터를 바탕으로 개발됐습니다.
연구팀은 환자를 응급환자와 비응급환자로 나눈 뒤, 사람이 일상적으로 사용하는 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 분석하는 자연어 처리 기술을 활용해 전자의무기록에 기록된 증상과 진료 내용을 분석했습니다.
기존 응급환자 분류는 주로 활력 징후나 검사 결과를 중심으로 이뤄졌지만, 이 AI 모델은 검사 결과가 나오기 전 의료진이 기록한 임상 소견 등 초기 판단 정보에 주목했다는 점이 특징입니다.
연구에서 응급환자는 혈액 검사, 소변 검사, 정맥 수액 치료, 흡입 치료, 응급 약물 투여, 입원 중 하나라도 시행된 경우로 정의됐습니다. 반면 비응급환자는 별도의 검사나 치료 없이 먹는 약 처방 후 귀가한 경우로 분류했습니다. 이를 통해 실제 치료 여부를 기준으로 환자를 구분해 예측 정확도를 높였습니다.
해당 AI 모델은 진단 정확도를 나타내는 통계인 AUROC에서 84%, 진단의 정밀도를 나타내는 AUPRC에서 88%의 성능을 기록했습니다.
현재 응급실에서 널리 사용되는 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)와 비교한 분석에서도 AI 모델이 더 높은 예측 정확도를 보인 것으로 나타났습니다.
이번 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 게재됐습니다.
최성훈 기자 csh87@etnews.com