![인공 지능(AI) 활용 에크모(ECMO) 적용 사망률 예측 모델 개발 [분당서울대병원]](https://i.headtopics.com/images/2024/3/8/hankookilbo/5106444277325161326825-5106444277325161326825-CC8C543698E33D0DEE64A203270901E1.webp)
국내 연구팀이 중증 급성 호흡부전 환자의 ‘체외막 산소 공급 장치(ECMO)’를 적용할 때 인공지능(AI) 머신러닝으로 사망률을 예측하는 모델을 개발했다. 임성윤(호흡기내과)·정세영(가정의학과) 분당서울대병원 교수팀이 개발한 이 연구결과는 호흡기 및 폐질환 분야 국제 학술지 ‘BMJ respiratory research’에 실렸다. ECMO(에크모)는
국내 연구팀이 중증 급성 호흡부전 환자의 ‘체외막 산소 공급 장치’를 적용할 때 인공지능 머신러닝으로 사망률을 예측하는 모델을 개발했다.ECMO는 심장·폐 기능을 대신해 혈액을 환자 몸에서 빼내 체외 산화 장치에서 산소를 혈액에 주입하는 동시에 혈액에 있는 이산화탄소를 제거하고 다시 환자 몸속으로 돌려보내는 생명 유지 장치다.ECMO 치료를 시행할 때 사망률을 더 정확히 예측할 수 있다면 의료 자원을 효율적으로 사용할 수 있고 ECMO를 써도 생존율이 매우 낮은 환자의 경우 위험한 부작용을 감수하지 않아도 된다.이에 연구팀은 2012~2015년 전국 16개 3차 병원에서 ECMO 치료를 받은 급성 호흡부전 환자 368명의 다양한 생체 신호 및 임상 데이터에 기계 학습 기법을 적용해 90일 이내 사망률을 예측하는 ‘익스트림 그라디언트 부스팅’과 '라이트 그라디언트 부스팅'을 개발했다. 연구에 사용된 데이터는 전자 건강 기록 시스템에서 수집한 40가지 특성이다.
연구팀은 이번 예측 모델의 성능 평가를 위해 내·외부 검증을 통해 기존 ECMO 생존 예측 모델 RESP, PRESERVE와 비교했다. 평가 지표는 AUROC를 사용했다.연구 결과, 90일 사망률 예측 성능에서 AUROC 수치가 ‘익스트림 그라디언트 부스팅’ 모델은 0.82, ‘라이트 그라디언트 부스팅’ 모델은 0.81로 기존 모델인 RESP, PRESERVE보다 높은 점수를 나타냈다.정세영 교수는 “중증의 급성 호흡부전 환자에서 ECMO 료 적용에 대한 기계 습 모델 연구는 이 분야에서 최초로 시행된 연구”라고 했다.
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