에이아이트릭스는 응급실 멀티 모달 딥러닝 모델 연구 논문이 네이처(Nature) 자매지 '사이언티픽 리포트'에 게재됐다고 23일 밝혔다.
이번 연구는 '응급실에서의 임상 악화 실시간 예측을 위한 새로운 딥러닝 알고리즘: 멀티 모달 임상 지원 시스템'에 관한 것이다.
이 연구는 지난 MLHC 2023에서 채택된 논문의 후속 연구다. 선행 연구에서 개발한 멀티 모달 데이터 처리 기술을 실제 응급실 데이터에 적용하여 응급실 내 AI 기반 임상의사결정지원시스템(CDSS) 모델을 개발하기 위해 진행됐다.
에이아이트릭스 연구 팀은 연세의료원 디지털헬스케어혁신연구소의 김지훈·최아롬·최소연 교수와 함께 세브란스병원 응급실에 내원한 환자 데이터 23만7059건을 기반으로 후향적 연구를 수행했다. 본 연구에서는 전자의료기록(EHR)에서 수집한 활력징후, 혈액검사 결과, 영상 데이터 등 멀티 모달리티 정보를 활용해 응급실에서 발생할 수 있는 병원 내 심정지, 승압제 사용, 전문 기도 관리 및 중환자실 입원 등 급성 악화 이벤트를 예측하는 성능을 평가했다.
연구 결과 에이아이트릭스가 본 연구에서 개발한 응급실 내 중증 악화 예측 모델은 내원 초기 정보를 비롯한 다양한 비정형 데이터를 활용해 높은 예측 정확도를 보였다. 또 사물인터넷(IoT) 기기로부터 수집된 연속적인 데이터를 활용했을 때 이를 활용하지 않은 경우와 비교하여 예측 정확도가 향상되는 것을 확인했다.
김지훈 세브란스병원 응급의학과 교수는 “응급실에서는 중증 악화 예측에 필요한 정보를 수집하는 데 시간이 오래 걸리기 때문에 의료진은 제한된 정보로 빠르고 정확한 결정을 내려야 한다”며 “이번 연구를 통해 개발된 예측 모델은 환자 상태 변화에 실시간으로 대응할 수 있어 의료진의 의사결정에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
