예측 정확도 92%…연령·성별 등 상관관계 높아

"빠르게 중증 예측해 의료자원 효율적 사용 가능"



국내 연구진이 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 확진된 환자의 사망위험을 90% 이상의 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 알고리듬을 개발했다.



국민건강보험 일산병원 연구소 안찬식 교수 연구팀은 인공지능을 이용한 코로나19 확진자의 인구학적인 정보, 의료비 청구내역, 감염경로에 근거해 사망 위험을 예측하고 고위험자를 분류하는 프로그램을 개발했다고 2일 밝혔다.



연구팀은 총 1만237명의 확진자에 대한 네 가지 인공지능 알고리듬(LASSO, linear-SVC, rbf-SVC, RandomForest)을 통해 코로나19 감염 후 사망위험 예측 인공지능 알고리듬을 개발해 검증했다.



검증 결과 사망 예측 정확도는 92%였으며 사망률 증가와 유의한 관계를 보였던 변수들은 60세 이상의 고령, 남성, 중증도 이상의 장애, 호흡기 증상, 감염경로(요양원 등)와 고혈압, 당뇨병, 암, 천식, 만성폐질환의 기저질환이었다.



안 교수는 "이번 연구로 코로나 19 확진 후 별도의 추가검사 없이도 중증으로 발전할 가능성이 높은 환자를 빠르게 예측하고 분류하여 부족한 중환자 치료에 필요한 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있게 되기를 기대한다"며 "현재 이에 대한 후속 연구를 진행 중이며 좀 더 다양한 변수를 이용해 더 세분화된 중증도 분류가 가능한 알고리듬을 개발할 예정”이라고 밝혔다.



김성우 일산병원장은 "최근 국민건강보험 일산병원이 보건복지부에서 주관하는 ‘스마트병원 선도모델 개발지원 사업 대상 의료기관’으로 선정됐는데, 그 동안 일산병원이 축적한 코로나19에 대한 방역과 인공지능 개발 경험을 바탕으로 인공지능 환자관리 시스템을 이용한 지역사회 감염병 신속대응 시스템을 구축해 경기 서북부 지역을 감염병 안심지역으로 만드는 데 최선을 다할 것"이라고 말했다.



이번 연구 결과는 SCI급 등재 저널인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 10월호(Machine learning prediction for mortality of patients diagnosed with COVID-19: a nationwide Korean cohort study)에 수록됐다.