AI 시스템, 중증 코로나19 환자 ICU 입원 필요 여부 식별

워터루 대학교(Waterloo University) 연구진과 다윈AI(DarwinAI)에서 개발한 새로운 인공 지능(AI) 시스템은 의사들이 코로나19 환자들의 제한된 자원을 효율적으로 사용하도록 도와줄 수 있을 것이라고 기대된다. 이 시스템은 중증 코로나19 환자들이 집중 치료실(ICU)에 입원해야 하는지 여부를 식별할 수 있다.

ICU 입원 필요 여부 결정

이 AI 시스템은 200개의 임상 데이터 포인트(혈액 검사 결과, 의료 기록, 생체 징후 등)를 사용하여 ICU 입원 필요 여부를 예측한다.

알렉산더 웡(Alexander Wong)은 워터루 대학교의 시스템 설계 공학 교수이자 캐나다 연구 의장(AI 및 의료 영상 분야)이다.

“이것은 환자 분류 및 치료 계획을 개발하는 임상 의사 결정 지원 프로세스에서 매우 중요한 단계입니다.”라고 웡은 말했다.

이 AI 소프트웨어는 브라질 상파울루의 호스피탈 시리오-리바네스(Hospital Sirio-Libanês)에서 추출한 400건의 데이터를 기반으로 훈련되었다. 의사들이 코로나19 환자를 ICU에 입원시킬지 여부를 결정하는 기준에 따라 훈련되었다.

신경망은 이 데이터에서 학습하여 새로운 코로나19 환자들의 ICU 입원 필요 여부를 95% 이상의 정확도로 예측할 수 있게 되었다. 또한 예측의 주요 요인을 식별하여 임상 의사들이 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다.

보건 당국을 위한 도구

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

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

“목표는 임상 의사들이 과거의 환자 사례와 결과를 기반으로 더 빠르고 더 일관된 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 것입니다.”라고 그는 말했다. “의료 자원을 최적화하고 개인화된 환자 치료를 제공하는 데 임상 의사의 전문 지식을 보완하는 것이 목표입니다.”

이 기술은 무료로 제공되어 엔지니어와 과학자들이 이를 개선할 수 있도록 한다. 현재 이 기술은 COVID-Net 오픈 소스 프로젝트를 통해 개발된 더 큰 임상 의사 결정 지원 시스템에 통합되고 있다. 이 시스템은 의사들이 코로나19 환자의 중증도를 AI 분석과 의료 이미지로 결정하도록 도와준다.

“COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification”라는 제목의 연구는 2021년 12월 10일 네이럴 인포메이션 프로세싱 시스템스 컨퍼런스(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정이다. 이 연구에는 다윈AI의 오드리 정(Audrey Chung)과 마흐무드 파무리(Mahmoud Famouri), 그리고 엔지니어링 박사 과정 학생 앤드류 흐리니오프스키(Andrew Hryniowski)가 참여했다.