[뉴스웍스=고종관 기자] 코로나19 바이러스 감염환자의 사망을 예측할 수 있는 분석모델이 개발됐다. 사망 가능성이 높은 환자를 선별해 조기에 집중치료할 경우 사망률을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

서울성모병원 감염내과 이동건·조성연 교수와 혈액내과 김동욱·박성수 교수팀은 국내에서 코로나19로 진단받은 환자의 빅데이터를 활용해 코로나19 환자의 사망 위험요인을 분석하는 프로그램을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구팀은 정부에서 공개한 질병관리청 자료를 활용해 2020년 1월부터 4월까지 코로나19로 확진된 5594명을 연구대상으로 삼았다. 그리고 사망위험 예측모델 개발에 필요한 검증을 위해 2대1 비율로 개발 코호트 3729명과 비교군 코호트 1865명로 나눠 연구를 수행했다.

연구 결과, 코로나19 진단시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로 고령, 치매 동반, 만성신질환 동반, 호흡곤란 또는 의식 저하가 있는 경우, 또 절대림프구 수 1000개 미만 등을 찾아냈다.

연구팀은 이들 요인을 개발코호트에서 점수 체계화 후 생존 예측모델을 만들고, 위험도에 따라 저위험군, 중간위험군, 고위험군, 최고위험군으로 분류해 28일 생존율을 측정했다. 그 결과, 각 군별로 99.8%, 95.4%, 82.3%, 55.1%의 생존율이 나타났다.

연구팀은 예측모델의 정확도를 검증하기 위해 평가 지표인 ‘AUROC’를 사용했다. AUROC는 알고리즘 성능을 평가하는 지표로 0.8 이상일 때 신뢰도가 있는 것으로 간주된다. 여기서는 14일 생존율과 28일 생존율을 검증코호트에서 측정했다. 확인 결과, 각각 0.918, 0.896으로 우수한 성능을 보였다.

이번 연구는 수치를 통해 위험단계를 분석한 것으로 사망률은 물론 이에 따른 인공호흡기, 에크모 치료의 필요성도 제시한다. 의료진의 주관적인 평가가 아닌 과학적 근거에 의한 치료개입 정보를 제공하는 것이다.

이어 연구팀은 예측모델을 손쉽게 활용할 수 있도록 웹사이트(https://ymdtech.kr/)를 구축했다. 논문 내용과는 별도로 일반환자를 대상으로 비록 경증이라도 산소치료가 필요한 질병 상태로 이행하는지를 예측하는 모델도 제공하고 있다.

이동건 교수는 “이번에 개발한 예측모델은 보건소나 지역사회에서도 활용할 수 있을 정도로 간단하다“며 "코로나19 환자의 중환자실 입실 계획과 선제적 치료를 통해 사망률을 줄이는데 도움이 되길 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 서울성모병원 생명존중기금과 가톨릭의대 재미동문회 지원으로 진행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’ 2월호에 게재됐다.