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.

기존 응급환자 분류는 활력 징후나 검사 결과 등을 중심으로 이뤄졌다면, 이 AI 모델은 검사 결과가 나오기 전 의료진이 기록한 임상 기록 등 현장에서 판단한 정보에 주목한 것이다.

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.