AI 전문 업체인 '에이아이트릭스(AITRICS)'가 소아중환자실 위험도 예측을 위한 딥러닝 모델 ‘프롬프트(PROMPT)’를 개발했다고 밝혔다.

의학 분야 전문 학술지인 ‘크리티컬 케어(Critical Care)’에 게재된 이번 연구결과는 소아중환자실 환자들의 바이탈 사인(Vital Sign)을 통해 환자의 위험도를 시계열로 보여주는 딥러닝 모델에 관한 논문이다. 소개된 딥러닝 모델은 세브란스병원, 삼성서울병원 그리고 AITRICS가 공동으로 진행한 연구 결과로, 소아중환자실 환자의 사망 위험도를 포함한 환자 상태를 정량화하여 보여준다. 이를 통해 객관적인 데이터를 바탕으로 의료진들이 빠른 판단과 대처를 할 수 있도록 지원한다.

기존의 소아중환자실에서는 환자의 사망률 예측에 있어 PIM(Pediatric Index of Mortality) 또는 PRISM(Pediatric Risk of Mortality) 등을 주로 사용했지만, 해당 알고리즘은 소아중환자실 입실 초기의 단편적인 정보만으로 사망 위험을 예측하기 때문에 변화하는 환자의 상태를 반영하지 못하여 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.

이번 연구를 통해 개발된 ‘프롬프트(PROMPT, Pediatric Risk of Mortality Prediction Tool)’는 소아 중환자실에 입실한 환자의 활력 징후, 나이, 체중을 딥러닝으로 분석하여 6 시간부터 60 시간 후의 사망 위험도를 예측하는 알고리즘으로, 컨볼루셔널 딥네트워크(Convolutional Deep Network)를 통해 활력 징후의 시계열적 속성을 파악하여 예측 정확도를 대폭 향상시켰다.

AITRICS와 세브란스병원은 추후에 기본적인 병력정보와 진단 검사 결과 등 더 많은 데이터를 활용하여 모델의 정확도를 높이고, 궁극적으로 소아중환자실 내 사망률을 감소시킬 수 있는 후속 연구를 진행할 예정이다.

AITRICS는 소아 위험도 예측을 위한 딥러닝 모델 외에 세브란스병원과 함께 성인 환자 관련 공동 연구를 진행하고 있으며, 해당 기술을 통해 병원 내 패혈증 예측 솔루션인 바이탈케어(VitalCare)를 개발했다. 바이탈케어는 환자의 전자의료기록(EMR: Electronic Medical Record)을 통한 실시간 모니터링으로 병원 내 다양한 환경의 패혈증 발생위험 요인을 적시에 발견하여 발현 가능 위험도를 크게 낮춰준다. 이는 병원 내 환자 상태에 대한 정확한 사전 예측을 통해 의료진의 선제적 대응을 지원하여 병원 자원 효율 및 의료 서비스를 향상시킨다.

이번 연구에 공동 1저자로 참여한 김세훈 AITRICS 리서치 팀장은 “딥러닝 기반 소아중환자실 위험도 예측 모델이 세계적인 학술지에 게재되어 영광이다. AITRICS와 세브란스병원과의 협업을 통해 개발된 기계학습 모델이 세계적으로 인정받아 더욱 뜻 깊게 생각한다. 시시각각 상황이 급변할 수 있는 중환자실에서 프롬프트(PROMPT) 모델을 사용한다면 의료진의 적극적인 대처로 위험한 상황을 막을 수 있다. 이번 연구 결과를 통해 소아중환자실의 생존율을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

세브란스병원 소아청소년과 김수연 교수는 “프롬프트는 중환자 진료에 있어 빅데이터 분석 및 AI 기술이 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주는 사례로, 향후 중환자 치료의 질 향상 및 효율적 자원 분배에 기여할 수 있을 것으로 생각된다”고 말했다.