에이아이트릭스는 환자 악화 예측 AI '메이드'(MADE) 연구 논문이 국제 학술지에 게재됐다고 7일 밝혔다.
메이드는 전자의무기록의 미측정 데이터를 활용해 환자의 상태 악화를 예측하는 AI 모델이다.
전자의무기록 데이터는 모든 검사와 측정이 일정한 간격으로 이뤄지지 않는다. 환자의 상태나 의료진의 판단에 따라 특정 검사가 이뤄지기도 하고 생략되기도 한다.
에이아이트릭스 연구진은 측정되지 않은 데이터도 환자 상태와 관련된 정보일 수 있다는 점에 주목해 관측된 수치와 미측정 패턴을 함께 분석하는 '메이드'를 개발했다.
성능 검증에는 신촌세브란스병원 데이터를 비롯해 서울아산병원과 한림대학교의료원의 외부 코호트가 활용됐다.
검증 결과, 서로 다른 의료기관의 데이터에서도 미측정 패턴을 활용한 메이드가 기존 데이터 보완 방식보다 우수한 예측 성능을 보이는 것으로 확인됐다.
메이드는 에이아이트릭스의 환자 상태 악화 예측 솔루션 '바이탈케어(AITRICS-VC)'에도 적용됐다. 바이탈케어는 의료 데이터를 분석해 급성 악화 위험을 예측하는 솔루션이다.
에이아이트릭스는 이번 연구를 통해 실제 의료 현장에서 활용되는 환자 악화 예측 기술의 연구 근거를 확보하고, 병원별로 데이터 수집 방식이 다른 환경에서도 적용할 수 있는 의료 AI 기술 개발을 이어갈 계획이다.
문예찬 에이아이트릭스 연구원은 "EHR의 미측정 정보를 단순히 보완해야 할 대상으로만 보지 않고 환자의 상태를 이해하기 위한 정보로 활용할 가능성을 제시했다"고 말했다.
이번 논문의 이름은 '메이드: 전자의무기록의 미측정 정보를 활용한 일반병동 환자 악화 예측과 시간에 따른 성능 평가'로 의료정보학 분야 국제 학술지 '미국의료정보학회지'(JAMIA)에 실렸다.
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