환자의 임상 데이터를 바탕으로 패혈증의 전 단계인 균혈증을 예측할 수 있는 AI모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
연세대학교 강남세브란스병원 감염내과 송영구, 이경화 교수와 가정의학과 동재준 교수팀이 인공지능 전문기업 셀바스 AI와 10개의 임상변수를 활용해 균혈증을 조기에 예측하는 AI모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
이번에 개발된 AI모델에는 강남세브란스병원에서 균혈증환자로 진단된 1만 3천여명의 혈액배양 결과 유의미한 균혈증을 보인 데이터 1260개를 학습시켰다. 201개의 데이터를 적용해 검증한 결과, 혈청 내 알칼라인 포스피타제 효소 수치를 비롯한 10개 변수를 사용했을 때 예측정확도가 가장 높은 것으로 나타났다.
연구팀 송영구 교수는 "예측정확도가 높은 10개 임상변수를 적용해 조기에 균혈증을 발견할 수 있는 AI모델을 개발했다"며 "기존의 AI모델이 주로 영상검사 이미지를 분석하는 것과 달리 환자의 체온, 혈압 등의 활력징후, 혈액검사 등 실제 임상 데이터를 분석했다"고 말했다.
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