EHR 데이터 통해 기존에 비해 더욱 정확히 계산
네이처 npj 디지털 의학 저널
[의학신문·일간보사=김자연 기자] 구글이 개발한 AI 네트워크가 환자의 전자건강기록(EHR) 데이터로부터 병원 입원 환자의 사망 위험 등을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 것으로 네이처 npj 디지털 의학 저널을 통해 발표됐다.
이 딥러닝 모델은 캘리포니아대학교 샌프란시스코캠퍼스 및 시카고대의 의료 센터에 입원한 성인 환자 11만4000명에 대한 21만6000건의 의료진의 임상 노트 등 전체 EHR을 통해 훈련됐다.
개발에 동참한 스탠포드대 등의 연구진은 원자료를 입력받아 더욱 유연한 EHR 데이터 구조인 FHIR로 출력하는 일반 데이터 처리 파이프라인을 만들었다.
그리고 ICD-9 코드에 의해 입원 동안 24시간 이내 환자의 사망 위험을 예측한 결과 95%의 정확도를 보여 기존의 조기경보점수(EWS)의 정확도 85%에 비해 뛰어남을 입증했다. 아울러 구글의 AI는 결론에 이르게 된 데이터 포인트도 보여 줄 수 있다.
일례로 폐가 흉수로 찬 한 유방암 말기 여성에 대해 병원의 컴퓨터는 생체 신호를 통해 사망 위험 9.3%로 추산한데 비해, 구글의 AI는 총 17만5639 데이터 포인트를 읽고 사망 위험을 19.9%로 평가했으며 실제로 며칠 안에 그녀는 사망했다고 블룸버그는 보도했다.
이를 통해 연구진은 더욱 정확한 예측으로 의료비를 절감하고 잘못된 경보로 인한 의료진의 피로도 줄일 수 있을 것이라고 기대했다. 단, 임상적 유용성과 확장성은 앞으로 연구를 통해 더욱 입증될 필요가 있다는 지적이다.
또한 실제 의료 결과의 개선으로 이어지도록 하는 것도 큰 과제로 IBM 왓슨의 경우에도 의학에 AI를 적용했으나 비용 절감에 성공은 제한적이라는 평을 받았다.
미래에 구글은 이같은 시스템을 진단 서비스로 병의원에 라이선스하거나 클라우드 컴퓨팅을 통해 판매할 수도 있을 전망이다.