COVID-19 환자에게 필요한 중환자실 입원 여부를 식별하는 AI 시스템

워터루 대학교와 다윈AI(DarwinAI) 연구진이 개발한 새로운 인공 지능(AI) 시스템은 의사들이 COVID-19 팬데믹 동안 제한된 자원을 효율적으로 사용하도록 도와줄 수 있습니다. 이 시스템은 중환자실 입원 여부를 식별할 수 있습니다.

중환자실 입원 여부 결정

이 AI 시스템은 200개의 임상 데이터 포인트를 사용하여 중환자실 입원 여부를 예측합니다. 이러한 데이터 포인트에는 혈액 검사 결과, 의료 기록, 및 생체 징후가 포함됩니다.

알렉산더 웡(Alexander Wong)은 워터루 대학교의 시스템 설계 공학과 교수이자 의료 영상 분야의 캐나다 연구 의장입니다.

“이것은 환자 분류와 치료 계획을 개발하는 임상 의사 결정 지원 과정에서 매우 중요한 단계입니다.”라고 웡은 말했습니다.

이 AI 소프트웨어는 브라질 상파울루의 호스피탈 시리오 리바네스(Hospital Sirio-Libanês)에서 추출한 400건의 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 이는 의사들이 COVID-19 환자를 중환자실에 입원시킬지 여부를 결정하는 것을 기반으로 합니다.

신경망은 이 데이터에서 학습하여 이후 새로운 COVID-19 환자들의 중환자실 입원 필요성을 95% 이상의 정확도로 예측할 수 있게 되었습니다. 또한 예측에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하여 의료진이 과정에 대한 더 나은 이해를 가지도록 도와줍니다.

보건 당국을 위한 도구

이 기술은 보건 당국을 대체하기 위한 것이 아니라, 더 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이는 환자들이 필요할 때 치료를 받을 수 있도록 도와줍니다.

웡은 또한 워터루 대학교의 비전 및 이미지 처리 연구소(Vision and Image Processing Lab)의 소장입니다.

“목표는 과거의 환자 사례와 결과를 기반으로 더 빠르고 더 일관된 의사 결정을 내리도록 지원하는 것입니다. 이는 의료 자원을 최적화하고 개인화된 환자 치료를 제공하는 것입니다.”라고 그는 말했습니다.

이 기술은 향상될 수 있도록 엔지니어와 과학자에게 무료로 제공됩니다. 현재 이것은 임상 의사 결정 지원 시스템에 통합되고 있습니다. 이 시스템은 COVID-Net 오픈소스 이니셔티브를 통해 개발되었습니다. 이 지원 시스템은 의사들이 AI 분석과 의료 이미지를 통해 COVID-19 사례의 심각성을 결정하도록 도와줍니다.

제목이 “COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification”인 연구는 2021년 12월 10일 뉴럴 정보 처리 시스템 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다. 이 연구에는 다윈AI의 오드리 정(Audrey Chung)과 마흐무드 파무리(Mahmoud Famouri) 연구원,以及 공학 박사 과정 학생인 앤드류 흐리니오프스키(Andrew Hryniowski)가 참여했습니다.