뷰노, 폐혈증 발생 최대 12시간 전 예측

AI 기반 패혈증 조기 예측 연구 세계중환자의학회지 게재

기사입력 2020-09-28 21:51     최종수정 2020-09-29 05:03 프린트하기 메일보내기 스크랩하기 목록보기   폰트크게 폰트작게

의료 인공지능(AI) 솔루션 개발 기업 주식회사 뷰노는 높은 정확도로 패혈증 발생을 최대 12시간 이전 예측하는 자체 개발 딥러닝 알고리즘에 대한 연구 논문이 세계중환자의학회지(Critical Care Medicine, 이하 CCM)에 게재됐다고 밝혔다.

CCM은 국제학술지인용보고서(Journal Citation Reports, JCR) 기준 전 세계 중환자의학 분야 3위의 높은 영향력을 자랑하는 학술지다.
 
이번 연구를 수행한 뷰노 생체신호팀은 딥러닝 기술 중 하나인 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network, 이하 GCN) 기술을 전자건강기록(Electronic Health Record, 이하 EHR) 분석에 적용해 패혈증 발생을 최대 12시간 전부터 높은 정확도로 예측하는 알고리즘을 개발했다.

패혈증 예측 정확도를 높이기 위해서는 의료현장에서 발생할 수 있는 결측 데이터(누락된 데이터) 예측이 필수적인데, 기존에는 단일변수만을 고려하는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기술이 주로 사용돼 왔다. 그러나 뷰노 연구팀은 이번 연구에서 결측 데이터 예측에 GCN 기술을 적용해 다양한 변수 간의 상관관계를 확인하고 높은 정확도로 결측 데이터를 예측해, 패혈증 발생 예측 정확도를 높였다.

해당 알고리즘은 6만명 이상의 중환자 EHR 데이터를 활용해 학습됐으며, 실제 중환자실에서 치료가 필요한 패혈증 환자 선별에 사용되는 NEWS(National Early Warning Score)와 SOFA(Sequential Organ Failure Assessment) 등에서 기존 예측 지수 대비 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic)의 3% 향상과, AUPRC(Area Under the Precision-Recall Curve)의 18% 향상을 보여, 유의미한 예측정확도 향상을 확인했다.
 
이번 논문의 주 저자인 뷰노 생체신호팀 이병탁 연구원은 “패혈증 예측의 정확도를 향상시키기 위해 의료현장 여건상 잦은 측정이 어려운 데이터의 결측을 보완하고자 GCN 기술을 도입해 높은 정확도를 확인할 수 있었다”며 “앞으로도 뷰노 생체신호팀은 이번 연구 성과를 기반으로 다양한 후속연구를 진행해, 생체신호를 기반으로 다양한 질환을 조기 예측하는 솔루션을 개발하고 의료 현장에 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
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