[디지털데일리 강민혜 기자] 가톨릭대학교 서울성모병원이 코로나19 진단 환자 빅데이터 기반 사망 예측 모델을 개발했다.

17일 가톨릭대학교 서울성모병원(병원장 김용식) 연구팀이 국내 코로나19 진단 환자 5594명 빅데이터를 활용, 코로나19 사망 예측 모델을 개발했다고 알렸다. 병원은 이미 개발 모델을 사용하고 있다. 전병원으로의 파급은 아직이다.

병원측에 따르면, 김동욱 가톨릭혈액병원장, 박성수 교수, 이동건 감염관리실장, 조성연 교수로 이뤄진 연구팀은 정부에서 공개한 질병관리청 의료 빅데이터를 활용했다. 코로나19 데이터를 사용자가 웹베이스에서 축적하고 이를 자동으로 분석해 사망 예측 모델을 자동으로 고도화할 수 있는 시스템을 구축했다. 인공지능 모델을 개발한 것이다. 이는 특허로 출원했다. 개발한 예측 모델은 의료진이라면 누구나 손쉽게 활용할 수 있도록 웹사이트를 구축했다.

사망 위험 예측 모델 연구 대상은 지난 1~4월 국내 코로나19 진단 환자 전부다. 개발 코호트(3729명), 검증 코호트(1865명) 2:1 비율로 나눴다. 이는 대형 코호트에서 개발 모델의 원활한 작동을 검증하는 방법이다. 비슷한 코호트를 구하기 어려울 때 자주 쓰는 방법이다. 관계자에 따르면, 2:1 비율은 통상적인 방법이다.

코로나19 진단 시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로 ▲고령 ▲치매 동반 ▲만성신질환 동반 ▲호흡 곤란 또는 의식 저하가 있는 경우 절대림프구 수 1000개 미만을 확인했다. 이는 면역체계 대표 세포가 감소하는 것으로 림프구감소증을 의미한다.

연구팀은 이들 요인을 개발 코호트에서 점수 체계화 후 생존 예측 모델을 만들고 위험도에 따라 ▲저위험군 ▲중간위험군 ▲고위험군 ▲최고위험군으로 분류한 뒤 28일 생존율을 측정한 결과 각각 ▲99.8% ▲95.4% ▲82.3% ▲55.1%로 나타났다.

연구팀이 14일 생존율과 28일 생존율을 알고리즘 성능을 평가하는 지표인 AUROC 기준으로 검증코호트에서 측정한 결과 각각 ▲0.918 ▲0.896으로 우수한 성능을 보였다. AUROC 수치는 0.8 이상일 경우 신뢰도가 있는 것으로 간주된다는 게 병원 관계자의 설명이다. 업계서는 1에 가까운 수치를 정확하다고 본다.

서울성모병원 혈액병원은 빅데이터 기반으로 AI 활용 혈액 질환 관련 의료 모델을 개발한 바 있다.

개발 경험을 바탕으로 연구팀은 그간 축적한 연구 경험과 질병관리청 제공 공공데이터를 활용해 코로나19 대유행을 극복할 수 있는 시스템을 개발했다.

이동건 교수는 “이번 연구에서 개발한 코로나19 사망 예측 모델은 보건소, 지역사회에서 활용할 수 있는 요인들로 예측할 수 있다”며 일선 현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것으로 내다봤다.

병원 관계자는 “사망 데이터를 제외하고는 의료진이라면 누구나 개발 모델을 홈페이지에서 확인할 수 있다”며 “현재 우리 병원은 예측 모델을 쓰고 있다. 타병원에서의 사용 사례가 확인된 것은 아직 없다”고 말했다.

<강민혜 기자> mineral@ddaily.co.kr