[로이슈 전여송 기자] 고려대학교 안암병원은 중환자외상외과 이재명 교수와 이화여자대학교 목동병원 중환자외과 백승민 교수 공동 연구팀이 외상환자의 조기 사망 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 2016년부터 2020년까지 질병관리청 국가손상정보포털의 지역사회기반 중증외상조사 자료를 활용해 총 20만7012건의 외상환자 데이터를 분석했다.

연구에서는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), k-NN, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 다층퍼셉트론(MLP), XGB 등 6개 기계학습 알고리즘의 예측 성능을 비교했다. 2016∼2018년 자료로 모델을 개발하고, 2019∼2020년 자료로 성능을 검증했다.

분석 결과 XGB 모델이 가장 높은 예측 성능을 보였다. 해당 모델은 외상환자 사망 예측에서 AUROC 0.985, AUPRC 0.957을 기록했다. 랜덤포레스트 모델도 AUROC 0.984, AUPRC 0.956으로 높은 성능을 나타냈다.

연구팀은 코로나19 유행 기간인 2020년 데이터에서도 XGB 모델의 AUROC가 0.984를 기록해 예측 성능이 유지됐다고 설명했다.

또 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법인 SHAP 분석을 통해 병원 도착 전 심정지 여부, 손상중증도점수(ISS), 나이, 첫 수혈까지 걸린 시간 등이 조기 사망 위험 예측에 큰 영향을 미치는 요인으로 확인됐다고 밝혔다.

연구팀은 이번 연구가 전국 단위 공공 데이터를 활용해 예측 성능과 해석 가능성을 함께 검증했다는 점에 의미가 있다고 설명했다.

이재명 고려대 안암병원 중환자외상외과 교수는 "응급의료체계와 외상 진료 현장에서 환자의 위험도를 신속하게 선별하는 데 활용될 수 있는 기초자료가 되기를 기대한다"고 말했다.

백승민 이대목동병원 중환자외과 교수는 "전국 외상 등록자료를 활용해 조기 사망 위험을 선별할 수 있는 가능성을 확인했다"며 "향후 전향적 검증을 거쳐 응급의료체계와 외상시스템에 AI 기반 위험 선별을 적용하는 연구로 발전시킬 계획"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 응급·외상외과 분야 국제학술지 'World Journal of Emergency Surgery'에 게재됐다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr