의사
의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(대표 김광준)는 응급실 멀티모달 딥러닝 모델 연구 논문이 네이처(Nature) 자매지 ‘사이언티픽리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다고 24일 밝혔다.
이번 연구는 ‘응급실에서 임상 악화 실시간 예측을 위한 새로운 딥러닝 알고리즘: 멀티모달임상지원시스템’에 관한 연구다.
해당 연구는 지난 MLHC 2023에서 채택된 논문의 후속 연구로, 선행연구에서 개발한 멀티모달 데이터처리 기술을 실제 응급실 데이터에 적용해 응급실 내 AI 기반 임상의사 결정지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS) 모델을 개발하기 위해 진행됐다.
에이아이트릭스 연구팀은 연세의료원 디지털헬스케어 혁신연구소 김지훈 교수를 비롯해 최아롬 교수, 최소연 교수와 함께 세브란스병원 응급실에 내원한 환자 데이터 23만7059건을 기반으로 후향적 연구를 수행했다.
전자의료기록(EHR)에서 수집한 활력 징후, 혈액검사 결과, 영상데이터 등 멀티모달리티 정보를 활용해 응급실에서 발생할 수 있는 병원 내 심정지, 승압제사용, 전문기도관리 및 중환자실 입원 등 급성 악화 이벤트를 예측하는 성능을 평가했다.
연구 결과, 에이아이트릭스가 개발한 응급실 내 중증악화 예측모델은 내원 초기 정보를 비롯한 다양한 비정형데이터를 활용해 높은 예측 정확도를 보였다.
또 사물인터넷(IoT)기기로부터 수집된 연속적인 데이터를 활용했을 때 이를 활용하지 않은 경우와 비교해 예측정확도가 높은 것이 확인됐다.
에이아이트릭스 한상철 연구원은 “향후 데이터셋 확장과 다중기관 성능 검증을 통해 응급실에서 사용 가능한 임상의사 결정지원 시스템의 예측 알고리즘을 최적화할 예정”이라고 말했다.
구교윤 기자 (
