KoNIBP 재단법인 국가생명윤리정책원 (KOREA NATIONAL INSTITUTE FOR BIOETHICS POLLICY)

※ 논문 [An artificial intelligence system for predicting the deterioration of COVID-19 patients in the emergency department]

 https://www.nature.com/articles/s41746-021-00453-0 

※ 기사 *홈페이지 사정으로 페이지를 찾을 수 없음(2022. 07.)

https://www.medscape.com/viewarticle/951541

한 연구에 따르면, 새로운 인공지능 도구(AI tool)는 코로나-19 환자가 96시간 내에 악화될 것이라고 최대 80%의 정확도로 예측했다. 이 도구의 예비 버전은 코로나-19 대유행의 첫 번째 물결 동안 응급실(emergency department)에서 시험하였으며, 실시간으로 정확한 예측을 도출하여 일선 의사들이 환자를 치료하는 데 도움을 줄 수 있는 가능성을 보여주었다.

아랍에미레이트(UAE)에 있는 뉴욕 대학교 아부다비(NYU Abu Dhabi)의 파라 샤무트 박사(Dr. Farah Shamout)는 로이터헬스(Reuters Health)와의 서신(E-mail)에서 "멀티-모달 시스템(multi-modal system)*은 환자의 임상 변수와 흉부 X-ray를 사용하며, 가장 최근의 데이터를 사용하여 계산했을 때 전반적으로 가장 예측이 정확하고 환자의 상태를 잘 나타낸다"고 말했다.

*멀티-모달 시스템(multi-modal system) : 다양한 입력 요소를 통해 상호간 통신하는 인간 중심형 인터페이스 기술

"따라서, 응급의학과 의사는 간호사에게 환자의 활력 징후(vital sign, 사람이 살아 있음을 보여주는 호흡, 체온, 심장 박동 등의 측정치)와 혈액 검사를 시행할 수 있게 하고, 영상의학과 의사들은 새로운 흉부 X-ray를 수집하여 업데이트 된 예측을 하도록 할 수 있다"라고 파라 샤무트 박사는 말했다. 데이터가 수집되면 악화 예측 점수(deterioration prediction score)가 자동으로 계산된다. 더 나아가 파라 샤무트 박사는 “다른 질병을 가진 환자들의 질병 악화를 예측하기 위해서 모델을 미세 조정하는 것도 쉽고 가능하다”고 말했다. 샤무트 박사는 "우리는 현재 시스템이 임상 현장에서 잘 수행되고, 모델 개발 동안 발견하지 못한 환자 군에도 일반화될 수 있도록 시스템에 대해 사전(事前) 검증 및 외부 검증을 분석하는 데 관심이 있다"고 말했다.