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구글 AI, 입원 환자 사망 95% 예측EHR 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. 

김자연 기자  nature@bosa.co.kr

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