딥러닝이 소아중환자실 환자의 위험도 알려준다
  • 2019-11-05
  • 박종배 기자, jbpark@elec4.co.kr

AITRICS, 의료진들이 빠른 판단과 대처하도록 지원

인공지능(AI) 전문 기업 AITRICS(에이아이트릭스)는 소아중환자실 위험도 예측을 위한 딥러닝 모델 ‘프롬프트(PROMPT)’를 개발했다고 밝혔다.



세계적인 의학 학술지인 ‘크리티컬 케어(Critical Care)’에 게재된 이번 연구결과는 소아중환자실 환자들의 바이탈 사인을 통해 환자의 위험도를 시계열로 보여주는 딥러닝 모델에 관한 논문이다. 소개된 딥러닝 모델은 세브란스병원, 삼성서울병원 그리고 AITRICS가 공동으로 진행한 연구 결과로, 소아중환자실 환자의 사망 위험도를 포함한 환자 상태를 정량화하여 보여준다. 이를 통해 객관적인 데이터를 바탕으로 의료진들이 빠른 판단과 대처를 할 수 있도록 지원한다.

기존의 소아중환자실에서는 환자의 사망률 예측에 있어 PIM(Pediatric Index of Mortality) 또는 PRISM(Pediatric Risk of Mortality) 등을 주로 사용했지만, 해당 알고리즘은 소아중환자실 입실 초기의 단편적인 정보만으로 사망 위험을 예측하기 때문에 변화하는 환자의 상태를 반영하지 못하여 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.

이번 연구를 통해 개발된 ‘프롬프트(PROMPT, Pediatric Risk of Mortality Prediction Tool)’는 소아 중환자실에 입실한 환자의 활력 징후, 나이, 체중을 딥러닝으로 분석하여 6 시간부터 60 시간 후의 사망 위험도를 예측하는 알고리즘으로, 컨볼루셔널 딥네트워크(Convolutional Deep Network)를 통해 활력 징후의 시계열적 속성을 파악하여 예측 정확도를 대폭 향상시켰다.

<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>



  • 100자평 쓰기
  • 로그인

태그 검색
본문 검색
TOP