[뉴스웍스=고종관 기자] 병원균에 의한 감염질환도 인공지능(AI)이 예측하는 시대가 됐다. 기존의 AI 모델이 주로 영상이미지를 분석하는 것과 달리 혈액의 미세한 변화를 활용한다는 점에서 진일보한 연구로 평가된다.

연세대의대 강남세브란스병원 송영구·이경화(감염내과), 동재준 교수(가정의학과)팀과 인공지능 전문기업 셀바스AI는 10개의 임상변수를 활용해 초기 균혈증을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

균혈증은 혈액에 세균이 존재하는 상태를 말한다. 이 세균의 독소가 혈류로 방출되면 패혈증을 유발해 패혈성 쇼크나 사망에 이를 수 있다. 따라서 균열증 단계에서 조기치료할 경우 패혈증을 사전에 차단하거나 증상을 줄일 것으로 기대된다.

연구팀은 균혈증으로 진단된 환자 1만3402명의 혈액을 배양해 2만2000여 개를 분석했다. 이 중 유의미한 균혈증을 보인 데이터 1260개를 AI에 학습시키고, 210개의 균혈증 데이터를 적용해 학습효과를 검증했다.

그 결과, 분석에 사용된 임상변수 중 혈청 내 알칼라인 포스파타제 효소수치를 비롯한 10개 변수를 사용했을 때 예측정확도가 가장 높은 것으로 나타났다.

알칼라인포스파타제(ALP)는 특정질환이 있을 때 올라가는 비특이적 효소다. AI가 이 같은 효소의 변화를 측정해 패혈증을 예측한다는 것이다.

송 교수는 “이번 연구결과는 환자의 체온·혈압 등 활력징후와 혈액검사로 나타난 임상 데이터로 분석하기 때문에 패혈증과 같은 급성 감염질환을 더 빠르게 예측할 수 있다”고 말했다.

연구결과는 국제학술지 ‘Journal of Clinical Medicine’ 10월호에 게재됐다.