인공지능(AI), 코로나19 환자의 중환자실 치료 필요성 예측
테스트 결과 96% 적중률 보여...중증환자 병실 부족 문제 개선 가능성
[데일리포스트=김정은 기자] 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)은 증상이 환자마다 큰 차이를 보인다. 코로나19 재유행으로 확진자 수가 폭발적으로 증가하고 있지만, 환자를 수용할 수 있는 병상과 중환자실 수는 한정되어 있어 환자에게 적절한 시간에 적절한 조치를 취하는 것이 감염 확대를 극복하기 위해서 매우 중요하다.
국내에서도 병실 부족이 현실로 나타나고 있는 가운데 중환자실 치료가 필요한 코로나19 환자를 96% 정확도로 식별할 수 있는 인공지능(AI)이 개발돼 주목된다.
코로나19에 감염되면 대부분 회복되지만, 일부는 빠른 속도로 폐렴 등 심각한 질환으로 이어지거나 급성 호흡부전 등으로 결국 사망에 이른다. 이러한 중증 코로나19 환자를 특정하기 위한 인공지능(AI)이 해외에서 개발되고 있다.
이번에 개발된 AI는 흉부 스캔 이미지를 인구 통계·바이탈 사인·혈액 검사 결과 등의 데이터와 연계해 중환자실 치료를 필요로 하는 중증 환자를 예측하는 데 성공했다. 이 기술은 국제 의료영상학술지 'Medical Image Analysis'에 게재됐다.
AI는 개발 초기 단계지만 정확성 검증을 위해 미국·이란·이탈리아의 코로나19 입원환자 295명의 데이터를 이용한 테스트를 실시했다. 그 결과, AI는 96%의 정확도로 중환자실 치료가 필요한 환자를 예측하는 데 성공했다.
AI 개발에 참여한 미국 렌슬러 공대(RPI·Rensselaer Polytechnic Institute) 연구팀은 "AI는 대량의 데이터를 분석해 인간의 눈에는 명확하지 않은 특징을 추출할 수 있다"고 언급했다.
다른 연구에서는 인공호흡기 사용과 칼륨 수준이 가장 중요한 비화상 데이터 변수임이 드러났고, 림프구 비율 및 총 빌리루빈(bilirubin)·크레아티닌(Creatinine)·알부민(albumin) 등의 수치도 중요한 변수인 것이 확인됐다.
또 다른 연구에서는 연령·발열·호흡 이상 등 비화상 데이터만으로도 코로나19 환자를 중환자실에서 치료할 필요가 있는지 예측할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
이번 연구는 기존에 발표된 연구와 비교해 앞서 있다는 평가를 받는다. 우선 폐 특징의 범위와 양을 정량화해, 코로나19로 인한 폐렴 예측에 중점을 두고 있다. 또 여러 요인을 복합적으로 분석해 어떤 환자가 가장 심각한 증상이 발병할지 예측한다.
논문에서 연구팀은 "우리가 아는 한, 결과 예측과 관련된 환자의 화상 데이터와 비화상 데이터 정보를 모두 활용한 최초의 연구 결과"라고 밝혔다.
연구팀은 AI를 개선해 나갈 계획으로, 향후 면밀한 모니터링과 관리가 필요한 코로나19 폐렴 환자의 선별 검사에 활용될 수 있기를 기대한다고 밝혔다.