의료 인공지능(AI) 기업 뷰노의 소아 중환자의 인공호흡기 삽관의 필요성을 예측하는 AI 기반 조기경보시스템에 관한 연구 결과가 국제 학술지인 ‘Heart & Lung(IF 2.6)’에 게재됐다.
이번 연구는 양산부산대학교병원 소아청소년과 및 호흡기내과 연구팀과 뷰노의 공동연구로 수행됐다. 연구팀은 소아중환자실 입원 환자 데이터를 분석하여 인공호흡기, 즉 침습적 기계환기 삽관의 필요성을 예측하는 딥러닝 모델을 개발해 기존 모델과 비교했다.
급성 호흡부전은 소아중환자실 입실과 심정지로 이어질 수 있는 주요 요인 중 하나로 환자 상태 파악이 지연될수록 위험도가 높아지므로 적절한 시점의 침습적 기계환기 삽관이 중요하다. 소아환자는 연령대가 넓고 원인 질환이 다양해 상태 악화를 조기에 인지하기 어려운데다 기존 예측 모델들은 대부분 성인 중심으로 개발되어 소아 환자에게 적용하기 힘든 한계가 있었다.
이에 연구팀은 2012년부터 2022년까지 양산부산대학교병원의 소아중환자실에 입원한 만 18세 미만 환자 1318건의 전자의무기록을 분석해 최대 8시간 전에 침습적 기계환기의 필요성을 예측하는 AI 기반 조기경보 시스템(DeePedIMV)을 개발 및 검증했다. DeePedIMV는 특정 질환군에 국한된 기존 모델과 달리 다양한 원인의 급성 악화를 반영한 모델로 범용적 예측이 가능하다.
연구 결과에 따르면 DeePedIMV는 예측 정확도(AUROC) 약 0.88을 기록하며 우수한 예측 성능을 보였다. 이러한 성능은 연령과 질환 유형에 관계없이 모든 그룹에서 일관되게 나타났으며, 특히 1세 이하의 환자군에서 가장 높은 정확도를 기록했다. 실제 위험 상황을 정밀하게 짚어내는 지표인 AUPRC에서도 약 0.47을 기록해 기존 모델 대비 약 3배 이상 높은 우수한 성능을 입증했다.
뷰노는 소아 환자를 위한 연구를 지속하고 있다. 이번 성과는 네 번째 소아 대상 성과로, 앞서 신생아 중환자실 환자의 침습적 기계환기 삽관 필요성 예측과 소아 심정지 예측 모델 개발 등을 수행한 바 있다. 현재는 소아 환자의 인공호흡기 제거 실패를 예측하는 연구를 진행하고 있다.
뷰노 주성훈 CTO는 "이번 연구를 통해 개발된 딥러닝 알고리즘이 침습적 기계환기 삽관이 필요한 고위험 소아 중환자를 선제적으로 예측할 수 있음을 입증했다"며, "성인을 넘어 소아 영역의 환자 안전에도 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.
최지희 기자 mymasaki@hankyung.com
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