강남세브란스병원 연구진 25만명 환자 데이터 활용 성과
박용정·김도균·최민혁 교수팀, 신속성 높인 예측 모델 개발
통상 2~3일 가량이 소요되던 요로감염 검사시간이 1시간으로 단축되게 됐다. 요로감염과 그로 인한 2차 혈류감염을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발된 덕분이다. 신속성이 요구되는 요로감염증 초기 치료에 도움이 될 전망이다.
연세대 강남세브란스병원 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀은 최근 요로감염 예측 인공지능 모델 ‘엑스지부스트(XGBoost)’을 개발하고 특허 출원을 완료했다고 26일 밝혔다.
요로감염은 지역사회와 의료 환경에서 흔하게 발생하는 감염 중 하나다. 요로감염 증상이 있으면 정확한 진단을 위해 소변 배양 검사를 진행하게 되는데, 세균이 자랄 때까지는 통상 2~3일 가량이 소요돼 감염 초기 치료를 놓칠 수 있다. 현재는 치료 지연을 줄이기 위해 자동화 소변검사가 권장되지만 정확한 진단에는 한계가 있다.
연구팀은 2011년부터 2021년까지 11년간 세브란스병원 및 강남세브란스병원에서 요배양 검사와 자동화 소변검사를 받은 25만2917명의 환자의 데이터베이스를 이용해 AI 모델을 개발했다. AI는 소변검사와 혈액검사로 얻을 수 있는 10가지 지표와 환자의 연령, 수축기 혈압 등 인구 통계학적 자료를 입력하면 해당 환자의 요로감염 및 요로연관 2차 혈류감염의 가능성에 대한 예측값을 보여준다. 10가지 지표는 모두 병원 방문 후 1시간 이내에 얻을 수 있는 자료들이다.
기존 자동화 소변검사의 경우 정확도를 나타내는 AUROC 값이 74.5%인 것에 비해, XGBoost는 외부 검증 데이터세트에서 요로감염 예측 시 AUROC 96.7%, 요로연관 2차 혈류감염 예측 시 AUROC 95.5%의 성능을 보였다.
최민혁 교수는 “이 기술이 상용화될 수 있도록 외부기관과의 MOU를 맺고 기술 이전을 준비 중”이라며 “비특이적 요로감염 증상이 있는 환자에서 항균 치료 지연의 위험을 줄이고, 추가 치료와 면밀한 모니터링이 필요한 요로연관 2차 혈류감염 환자를 분류할 수 있을 것으로 기대한다”고 했다.
AI포스트(AIPOST) 유진 기자 aipostkorea@naver.com