이진석 가톨릭대 인공지능학과 교수 연구팀, 코로나19 환자의 중증도 예측하는 AI 모델 개발
초기 환자 임상정보 입력 후 즉시 중증도 예측값 도출 코로나19 환자의 중증 진행을 조기에 예측할 수 있게 됐다.
가톨릭대학교는 인공지능학과 이진석 교수 연구팀이 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 환자의 중증 진행을 조기 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 지난 19일 밝혔다. 인공지능 모델이 적용된 웹 사이트에서 초기 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 중증환자를 선별할 수 있게 됐다.
이번 연구는 질병관리청을 통해 국내 100개의 의료기관으로부터 수집한 5628명의 코로나19 환자 임상 정보를 바탕으로 진행됐다. 이진석 교수 연구팀의 분석 결과 초기 증상과 무관하게 ▲고연령 ▲낮은 림프구 수치 ▲낮은 혈소판 수 ▲초기 호흡곤란 증상 발현 등이 중증 환자로 이어질 가능성을 높이는 것으로 나타났다.
이 교수 연구팀은 임상 결과를 바탕으로 중증도 관여 요인을 서열화하고 이를 적용한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 인공지능 모델을 개발했다.
제주권역 외상센터, 서울아산병원, 원광대 의과대학 등 3개 기관과 협력해 예측 정확도 90.4%에 육박하는 신뢰도 높은 인공지능 모델을 완성했다.
세계 모든 의료진과 연구원들이 이번에 개발한 인공지능 모델을 활용할 수 있도록 이진석 교수 연구팀은 전문 웹 사이트도 제작했다. 웹 사이트에서 초기 코로나19 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 해당 환자가 중증 환자로 이어질 가능성을 확인할 수 있다.
이 교수는 “심각한 중증으로 이어질 수 있는 코로나19 환자를 예측해 초기 증상과 상관없이 선제적으로 집중 치료하는 것은 사망률 감소는 물론 의료 자원의 효율적 배분에도 도움된다”며 “이번에 개발한 인공지능 모델로 전 세계 의료진과 연구원이 손쉽게 코로나19 환자를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있길 바란다”고 전했다.
한편, 이진석 가톨릭대 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 의료 정보 분야 상위 5%의 저명 국제 학술지인 ‘JMIR(Journal of Medical Internet Research)’ 4월 호에 정식 게재됐다.
초기 환자 임상정보 입력 후 즉시 중증도 예측값 도출 코로나19 환자의 중증 진행을 조기에 예측할 수 있게 됐다.
가톨릭대학교는 인공지능학과 이진석 교수 연구팀이 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 환자의 중증 진행을 조기 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 지난 19일 밝혔다. 인공지능 모델이 적용된 웹 사이트에서 초기 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 중증환자를 선별할 수 있게 됐다.
이번 연구는 질병관리청을 통해 국내 100개의 의료기관으로부터 수집한 5628명의 코로나19 환자 임상 정보를 바탕으로 진행됐다. 이진석 교수 연구팀의 분석 결과 초기 증상과 무관하게 ▲고연령 ▲낮은 림프구 수치 ▲낮은 혈소판 수 ▲초기 호흡곤란 증상 발현 등이 중증 환자로 이어질 가능성을 높이는 것으로 나타났다.
이 교수 연구팀은 임상 결과를 바탕으로 중증도 관여 요인을 서열화하고 이를 적용한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 인공지능 모델을 개발했다.
제주권역 외상센터, 서울아산병원, 원광대 의과대학 등 3개 기관과 협력해 예측 정확도 90.4%에 육박하는 신뢰도 높은 인공지능 모델을 완성했다.
세계 모든 의료진과 연구원들이 이번에 개발한 인공지능 모델을 활용할 수 있도록 이진석 교수 연구팀은 전문 웹 사이트도 제작했다. 웹 사이트에서 초기 코로나19 환자의 임상 정보를 입력하면 즉시 해당 환자가 중증 환자로 이어질 가능성을 확인할 수 있다.
이 교수는 “심각한 중증으로 이어질 수 있는 코로나19 환자를 예측해 초기 증상과 상관없이 선제적으로 집중 치료하는 것은 사망률 감소는 물론 의료 자원의 효율적 배분에도 도움된다”며 “이번에 개발한 인공지능 모델로 전 세계 의료진과 연구원이 손쉽게 코로나19 환자를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있길 바란다”고 전했다.
한편, 이진석 가톨릭대 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 의료 정보 분야 상위 5%의 저명 국제 학술지인 ‘JMIR(Journal of Medical Internet Research)’ 4월 호에 정식 게재됐다.
메디컬투데이 이대현 ([email protected])
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