[뉴스웍스=고종관기자] 심장질환으로 입원한 환자가 퇴원 후 30일 이내에 다시 입원하는지를 알아맞추는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

일본 니케이신문은 히타치제작소가 의료 빅데이터와 의료가이드라인의 정보를 심층 학습(딥러닝)해 재입원 위험을 정확하게 추정하는 고정밀 예측모델을 개발했다고 보도했다.

기존의 딥러닝 학습으로는 빅데이터 정보와 예측결과의 인과관계를 설명하기 힘들어 의료분야에서 활용하는데는 한계가 있었다.

히타치는 고정밀 예측모델을 구축하기 위해 미국의 파트너스 헬스케어(PH)가 보유한 처치, 투약, 병력 등 의료정보와 의료가이드 라인의 정보를 이용했다. 그리고 빅데이터에서 의사가 이해하고, 판단할 수 있는 수십 개의 요소만을 추출한 뒤 다시 통계기법으로 재입원 위험 요소의 기여도를 산출해 리스크를 산출했다.

히타치는 PH와 공동으로 2014~2015년 입퇴원한 심장질환자 1만2000여 명을 대상으로 솔루션의 정확성을 검증했다. 그 결과, 예측 정밀도가 70%를 넘어서는 것을 확인했다.

연구팀은 인공지능을 통해 심장질환자의 재입원을 막을 경우, 환자 한 명당 연간 입원비용을 약 80만엔(약 770만 원) 줄일 수 있을 것이라고 예측했다.

특히 이 같은 의료용 솔루션은 앞으로 건강보험회사와 약제 개발, 응급의료 서비스에 유용하게 쓰일 것으로 전망된다.