위드코로나 첫날 철거되는 접종센터
단계적 일상회복, 일명 ‘위드 코로나’ 시행 첫날인 1일 오후 운영을 종료한 서울 동작구 제2접종센터에서 관계자들이 철거작업을 하고 있다. 연합뉴스
연세대 강남세브란스병원 비뇨의학과, 카이스트 경영대학 공동연구팀은 인공지능 기술과 역치 최적화 시뮬레이션 기법을 이용해 코로나19 환자의 최적 중증도 분류시스템을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구결과는 의학분야 국제학술지 ‘JMIR 메디컬 인포메틱스’에 실렸다.
연구팀은 코로나19 발생 시점부터 지난해 4월까지 확정 판정된 코로나19 환자 5601명을 대상으로 질병관리본부의 코로나19 확진자 임상자료를 바탕으로 질병이 가장 악화됐을 때 상태인 최대 임상 중증도를 분석했다. 연구팀은 인공지능(AI) 기계학습과 로비스틱 회귀분석 교차검증을 통해 예측모델을 만들었다.
그 결과 중환자실 치료가 필요한 기관 삽관, 에크모 적용, 사망 같은 중증질환으로 이환될 확률을 96.5%의 정확도로 예측할 수 있었다. 이는 기존 비슷한 해외연구의 결과인 77~91%보다 월등히 높은 수준으로 나타났다.
이와 함께 연구팀은 코로나19 검사장비가 제한적인 의료환경이나 자가진단시에도 활용해 예측할 수 있는 모델도 개발했다. 그 결과 이 간편모델의 예측 정확도 역시 96.3%로 높게 나타났다.
또 예측모델을 통해 신규확진자 유입대비 중증 이환 사망환자 수를 최소화할 수 있는 최역치-조정 시스템도 설계해 중환자실이 필요한 환자에게 제한된 의료자원을 효율적으로 배분할 수 있도록 하는 시뮬레이션을 실시한 결과 사망률을 최대 18%까지 낮출 수 있는 것으로 확인됐다. 이번에 개발한 알고리즘은 웹사이트(http://covid19severity.duckdns.org)를 통해 누구나 이용할 수 있다.
연구를 이끈 구교철 강남세브란스병원 교수는 “위드코로나로 해외처럼 확진자가 급격히 늘어날 수 있어 선제 대응이 필수적이 되는 만큼 중증환자 사망률이 급증하지 않도록 조기 선별과 치료를 실시해야 할 것”이라며 “이번 연구로 신규확진자 유입량 대비 쓸 수 있는 중환자실에 따라 중증도 예측확률 역치를 조정함으로써 코로나19 사망률을 낮출 수 있을 것”이라고 말했다.
유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
