환자 임상 데이터를 바탕으로 패혈증의 전 단계인 균혈증을 예측할 수 있는 AI 모델이 개발됐다. 균혈증은 혈액에 세균이 존재하는 상태로 세균독소가 혈류로 방출되면 패혈증을 유발해 패혈성 쇼크나 사망에 이를 수 있다.

연세대 강남세브란스병원 송영구‧이경화(감염내과), 동재준(가정의학과)교수팀과 인공지능 전문기업 셀바스 AI는 10개의 임상변수를 활용해 조기에 균혈증을 예측할 수 있는 모델을 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 연구는 국제 학술지 ‘Journal of Clinical Medicine’ 2019년 10월호에 게재됐다

연구팀은 균혈증으로 진단된 환자 1만3402명의 혈액배양 결과 2만2000여 개를 분석했으며, 이 중 유의미한 균혈증을 보인 데이터 1260개를 AI에 학습시키고 210개의 균혈증 데이터를 적용해 학습효과를 검증했다.

그 결과 분석에 사용된 임상변수 중 혈청 내 알칼라인 포스파타제 효소 수치를 비롯 10개 변수를 사용했을 때 예측정확도가 가장 높은 것으로 나타났다.

송영구 교수는 “기존의 AI 모델이 주로 영상검사 이미지를 분석하는 것과 달리 환자의 체온, 혈압 등의 활력징후, 혈액검사 등 실제 임상 데이터를 분석하기 때문에 패혈증과 같은 급성 감염질환을 더 빠르게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 모니터링도 가능할 것”으로 기대했다.