패혈증의 전 단계인 균혈증을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

강남세브란스병원 송영구ㆍ이경화(이상 감염내과)ㆍ동재준(가정의학과) 교수와 인공지능 전문기업 셀바스 AI는 10개의 임상 변수를 활용해 조기에 균혈증을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

균혈증은 혈액에 세균이 존재하는 상태로, 세균 독소가 혈류로 방출되면 패혈증을 일으켜 패혈성 쇼크나 사망에 이를 수 있는 것으로 보고되고 있다.

병원 측에 따르면 연구팀은 균혈증으로 진단된 환자 1만3402명의 혈액 배양 결과 2만2000여개를 분석했고, 이 중 균혈증을 보인 데이터 1260개를 AI에 학습시키고 210개의 균혈증 데이터를 적용해 학습 효과를 검증했다.

그 결과, 분석에 사용된 임상 변수 중 혈청 내 알칼라인 포스파타제 효소 수치를 비롯한 10개 변수를 사용했을 때 예측 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다고 연구팀은 설명했다.

송 교수는 “예측 정확도가 높은 10개 임상 변수를 적용해 조기에 균혈증을 발견할 수 있는 AI 모델을 개발했다”며 “기존의 AI 모델이 주로 영상 검사 이미지를 분석하는 것과 달리 환자의 체온과 혈압 등의 활력 징후, 혈액 검사 등 실제 임상 데이터를 분석하기 때문에 패혈증처럼 급성 감염질환을 더 빠르게 예측할 수 있을 뿐 아니라 실시간 모니터링도 가능할 것"이라고 기대했다.

이번 연구는 보건복지부 보건의료기술연구개발사업의 지원을 받아 진행됐으며 결과는 국제학술지 ‘Journal of Clinical Medicine’ 10월호에 게재됐다.