서울성모병원은 배우리 응급의학과 교수(소아전문응급의료센터장) 연구팀이 소아 응급환자를 조기에 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 29일 밝혔다.

 이 AI 모델은 2012∼2021년 국내 한 상급종합병원 응급실을 방문한 18세 미만 환자 8만7천759명의 전자의무기록 데이터를 토대로 개발됐다.

 이들을 응급·비응급 환자로 분류한 뒤 사람이 일상적으로 쓰는 말을 컴퓨터가 파악하는 자연어 처리 기술을 활용해 전자의무기록에 기록된 증상과 진료 내용을 분석했다.

 응급 환자는 혈액 검사, 소변 검사, 정맥 수액 치료, 흡입 치료, 응급 약물 투여, 입원 중 하나라도 시행된 경우다. 비응급 환자는 검사나 치료 없이 먹는 약 처방 후 귀가한 경우로 했다. 실제 치료 여부를 응급 환자의 기준으로 삼아 선별 및 예측의 정확성을 높이고자 했다.

 이렇게 개발된 AI 모델은 진단의 정확도를 확인하는 통계(AUROC)에서 84%, 진단의 정밀도를 확인하는 통계(AUPRC)에서 88%의 성능을 각각 기록했다.

 현재 응급실에서 널리 사용되는 환자 중증도 분류체계인 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)와 비교한 분석에서도 AI 모델이 더 높은 예측 정확도를 보였다고 연구팀은 밝혔다.

 배우리 교수는 "이번 인공지능 모델은 의료진이 작성한 임상 기록을 토대로 개발돼 실제 응급의학과 전문의의 판단과 유사한 수준이었다"며 "응급 환자를 보다 정확하게 식별할 수 있어 현장에서 활용 시 의료 자원의 효율적 배분과 환자 안전에 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports)에 게재됐다.