에이아이트릭스, 소아중환자실 위험도 예측 딥러닝 모델 개발

인공지능 스타트업 에이아이트릭스(AITRICS)는 소아중환자실 위험도 예측을 위한 딥러닝 모델 ‘프롬프트(PROMPT)’를 개발했다고 오늘 밝혔다.

프롬프트는 사망 위험도를 비롯 환자 상태를 정량화해 보여주며 이를 통해 객관적 데이터를 바탕으로 의료진이 빠른 판단과 대처를 하도록 돕는다. 환자 활력 징후, 나이, 체중을 딥러닝으로 분석해 6~60시간 후 사망 위험도를 예측하고 컨볼루셔널 딥네트워크를 통해 활력 징후 시계열적 속성을 파악, 예측 정확도를 크게 높였다는 것. 이는 기존 소아중환자실에서는 환자 사망률 예측에 PIM 혹은 PRISM 알고리즘을 주로 사용했지만 이는 입실 초기 단편적 정보만을 활용하기 때문에 상태 변화는 반영하지 못한단 한계와 대조된다는 설명이다.

이번 연구는 에이아이트릭스와 세브란스병원, 삼성서울병원이 공동진행한 것으로 세계적 의학 학술지 크리티컬 케어에도 게재됐다. 또 에이아이트릭스는 앞으로 세브란스병원측과 기본 병력정보와 진단 검사 결과를 비롯 추가 데이터를 활용해 모델 정확도를 높이고 소아중환자실 사망률을 감소시키는 후속 연구를 진행하겠단 구상이다.

김수연 세브란스병원 소아청소년과 교수는 “프롬프트는 중환자 진료에 있어 빅데이터 분석, AI 기술이 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주는 사례”라며 “향후 중환자 치료 질 향상과 효율적 자원 분배에도 기여할 것”이라 전했다.

연구 공동 1저자로 참여한 김세훈 에이아이트릭스 리서치 팀장은 “시시각각 상황이 급변할 수 있는 중환자실에서 프롬프트 모델을 사용한다면 의료진이 적극적인 대처를 할 수 있어 위험한 상황을 막을 수 있다. 이번 연구 결과를 통해 소아중환자실 생존율을 높일 것이라 기대한다”고 밝히기도 했다.

한편 크리티컬 케어에 게재된 연구 결과 논문은 에이아이트릭스 홈페이지에서도 확인할 수 있다.