혈액병원 이동건·김동욱 교수팀, 국내 확진자 5594명 빅데이터 활용
사망위험 영향 요인 파악, 생존율 및 인공호흡기·에크모 수요 예측
[의학신문·일간보사=김현기 기자] ‘코로나19’ 대유행이 장기화되고 있는 가운데 국내 연구진이 사망위험 예측모델을 개발해 향후 의료자원 배분의 효율성이 높아질 것으로 기대된다.
가톨릭대학교 서울성모병원은 최근 감염내과 이동건(감염관리실장, 공동 교신저자), 조성연 교수(공동 제1저자), 혈액내과 김동욱(가톨릭혈액병원장, 공동 교신저자), 박성수 교수(공동 제1저자) 연구팀이 ‘코로나19 사망위험 예측 모델’을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 정부에서 공개한 질병관리청 의료 빅데이터를 활용해 2020년 1월부터 4월까지 ‘코로나19’로 확진된 5594명을 2:1 비율의 개발 코호트(3729명)와 검증 코호트(1865명)로 나눠 연구를 수행했다.
이 결과, ‘코로나19’ 진단시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로 고령, 치매 동반, 만성신질환 동반, 호흡곤란 또는 의식 저하가 있는 경우, 절대림프구 수 1000개 미만을 확인했다.
아울러 연구팀은 이들 요인을 개발코호트에서 점수 체계화 후 생존 예측모델을 만들고, 위험도에 따라 저위험군, 중간위험군, 고위험군, 최고위험군으로 분류한 뒤 28일 생존율을 측정한 결과, 각각 99.8%, 95.4%, 82.3%, 55.1%로 나타났다.
특히 14일, 28일 각각 생존율을 알고리즘 성능을 평가하는 지표인 AUROC 기준으로 검증코호트에서 측정한 결과 각각 0.918, 0.896으로 우수한 성능을 보였다는 것. AUROC 수치는 0.8 이상일 경우 신뢰도가 있는 것으로 간주된다.
이동건 교수는 “이번 연구에서 개발한 코로나19 사망 예측모델은 보건소 및 지역사회에서도 쉽게 활용할 수 있는 요인들로 예측을 쉽게 할 수 있다”며, “일선 현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 내다봤다.
이어 그는 “의료자원이 부족한 해외현장에서 근무하는 근로자와 교민들에 대한 빠른 예측과 귀국 등의 대응방안 마련에도 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.
한편 연구팀은 코로나19의 데이터를 사용자가 웹베이스에서 축적하고, 이를 자동으로 분석해 사망 예측모델을 자동으로 고도화하는 데이터 축적 및 인공지능 모델을 개발해 특허로 출원했다.
이는 사용자가 원하는 예측 모델을 통해 필요한 정보를 얻고, 사용자에 의해 투입된 정보는 데이터로 축적된 뒤 머신러닝 알고리즘을 이용해 모델이 연속적으로 고도화되는 데이터 처리 기술이다.