90% 이상의 높은 정확도 지역사회 감염병 신속대응 시스템 구축 기여 … 고령, 남성, 호흡기증상, 기저질환 등이 요인
안찬식 국민건강보험공단 일산병원 연구교수는 공단과 질병관리청 자료를 기반으로 인공지능을 이용한 신종코로나바이러스감염증(코로나19) 확진자의 인구학적인 정보, 의료비 청구내역, 감염경로에 근거해 사망 위험을 예측하고 고위험자를 분류하는 프로그램을 개발했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 총 1만237명 확진자에 대한 네 가지 인공지능 알고리즘(LASSO, linear-SVC, rbf-SVC, RandomForest)으로 코로나19 감염 후 사망위험 예측 인공지능 알고리즘을 개발해 검증했다.
그 결과 사망 예측 정확도는 92%였으며 사망률 증가와 유의한 관계를 보였던 변수들은 60세 이상 고령, 남성, 중증도 이상의 장애, 호흡기 증상, 감염경로(요양원 등)와 고혈압·당뇨병·암·천식·만성폐질환 같은 기저질환 등이었다.
안 교수는 “코로나19 확진 후 별도의 추가검사 없이도 중증으로 발전할 가능성이 높은 환자를 빠르게 예측·분류해 부족한 중환자 치료에 필요한 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있게 되길 바란다”며 “현재 후속 연구를 진행 중이며, 더 다양한 변수를 이용해 더 세분화된 중증도 분류가 가능한 알고리즘을 개발할 예정”이라고 밝혔다.
김성우 병원장은 "최근 국민건강보험 일산병원이 보건복지부에서 주관하는 ‘스마트병원 선도모델 개발지원 사업 대상 의료기관’으로 선정됐다“며 ”인공지능 환자관리 시스템을 이용한 지역사회 감염병 신속대응 시스템을 구축해 경기 서북부 지역을 감염병 안심지역으로 만드들겠다“고 말했다.
이번 연구 결과는 SCI급 등재 저널인 ‘사이언티픽리포트’(Scientific Reports, IF=3.998) 10월호(Machine learning prediction for mortality of patients diagnosed with COVID-19: a nationwide Korean cohort study)에 수록됐다.
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