코로나19 대유행이 장기화되는 가운데 코로나19 사망 위험 예측모델이 개발됐다. 이동건·조성연 가톨릭대학교 서울성모병원 감염내과 교수와 김동욱·박성수 혈액내과 교수팀은 국내에서 코로나19로 진단받은 환자 5594명의 빅데이터를 활용해 코로나19 사망 위험요인을 분석하고 예측모델을 개발했다고 17일 소개했다.

 
연구팀은 정부에서 공개한 질병관리청 의료 빅데이터를 활용해 2020년 1월부터 4월까지 코로나19로 확진된 5594명에 대한 사망 위험 예측모델을 개발하기 위해 2:1 비율의 개발 코호트(3729명)와 검증 코호트(1865명)로 나누어 연구를 수행했다.

  
연구 결과 코로나19 진단시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로 고령·치매 동반· 만성신질환 동반·호흡곤란 또는 의식 저하가 있는 경우·절대림프구 수 1000개 미만을 확인했다. 
  
연구팀은 이들 요인을 개발코호트에서 점수 체계화 후 생존 예측모델을 만들고 위험도에 따라 저위험군·중간위험군·고위험군·최고위험군으로 분류한 뒤 28일 생존율을 측정한 결과 각각 99.8%·95.4%·82.3%·55.1%로 나타났다.

연구팀이 14일 생존율과 28일 생존율을 알고리즘 성능을 평가하는 지표인 AUROC 기준으로 검증코호트에서 측정한 결과 각각 0.918, 0.896으로 우수한 성능을 보였다.

AUROC 수치는 0.8 이상일 경우 신뢰도가 있는 것으로 간주된다. 위험단계가 클수록 사망률은 물론 이에 따른 인공호흡기 치료, 에크모 치료의 필요성이 커짐을 밝힘에 따라 코로나19 대유행이 장기화되면서 진료 현장의 부담이 누적되고 있는 상황에서 코로나19 사망 위험 예측모델을 통해 코로나19 환자의 중증 이행 여부를 예측하고 제한적인 의료 자원을 효율적으로 활용하는 데 도움이 될 것으로 전망된다.

이동건 교수는 “이번 연구에서 개발한 코로나19 사망 예측모델은 보건소 및 지역사회에서도 쉽게 활용할 수 있는 요인들로 예측을 쉽게 할 수 있다”며 일선 현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것“이라고 말했다. 이어 “의료자원이 부족한 해외현장에서 근무하는 근로자와 교민들에 대한 빠른 예측과 귀국 등의 대응방안 마련에도 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’ 2월호에 게재됐다.