뷰노 `AI 기반 패혈증 조기 예측 연구` 세계중환자의학회지에 실려

패혈증 발생 유무를 최대 12시간 이내에 예측해내는 알고리즘 관련 연구 논문이 세계중환자의학회지(Critical Care Medicine)에 게재됐다.
28일 의료 인공지능(AI) 솔루션 개발 기업 뷰노는 "자사가 개발한 'AI 기반 패혈증 조기 예측 연구' 알고리즘이 세계중환자의학회지에 실렸다"며 이 같이 밝혔다.
세계중환자의학회지는 학술지인용보고서(JCR) 기준 전 세계 중환자의학 분야 3위를 자랑하는 학술지다. 뷰노는 지난 2월 메디플렉스 세종병원과 심정지 예측 알고리즘의 실제 임상 환경에서 도입효과와 정확도 등을 입증하는 논문을 같은 학술지에 게재한 바 있다.
이번 연구를 수행한 뷰노 생체신호팀은 딥러닝 기술 일종인 그래프 합성곱 신경망(GCN) 기술을 전자건강기록(EHR) 분석에 적용시켰다. 이를 통해 패혈증 발생을 최대 12시간 전부터 높은 정확도로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

패혈증 예측의 정확도를 높이기 위해서는 의료현장에서 발생할 수 있는 결측 데이터(누락된 데이터) 예측이 필수다. 기존에는 단일변수만을 고려하는 순환신경망(RNN) 기술이 주로 쓰였는데, 연구팀은 결측 데이터 예측에 GCN 기술을 적용했다. 다양한 변수 간 상관관계를 확인하고 높은 정확도로 결측 데이터를 예측, 패혈증 발생 예측에 있어 정확도를 높였다.
연구에 쓰인 알고리즘은 6만명 이상 중환자 전자건강기록 데이터에 기반해 학습된 것이다. 실제 중환자실에서 치료가 필요한 패혈증 환자 선별에 사용되는 NEWS(National Early Warning Score)와 SOFA(Sequential Organ Failure Assessment) 등에서 기존 예측 지수 대비 AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic)의 3% 향상, AUPRC (Area Under the Precision-Recall Curve)의 18% 향상을 보였다.
뷰노 관계자는 "이러한 연구 결과를 기반으로 해당 알고리즘이 패혈증 예측 솔루션으로 개발돼 실제 의료현장에 도입된다면 패혈증을 높은 정확도로 조기 예측해 사전 대응을 할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
[김시균 기자]