왼쪽부터 강남세브란스 구교철‧이광석 교수./사진=뉴스1
국내 연구진이 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 환자의 상태가 가장 악화할 때를 예측하는 시스템을 개발했다. 확진자의 자가격리(재택치료) 또는 병원이송 필요성을 선별 분류할 수 있어 중증환자 사망률을 줄일 수 있을 전망이다.

6일 국제학술지인 'JMIR Medical Informatics'에 따르면 구교철·이광석 연세대학교 강남세브란스병원 비뇨의학과 교수와 안재현 한국과학기술원(KAIST) 경영대학 교수팀은 '역치 최적화 시뮬레이션 기법을 이용한 코로나19 환자의 최적 중등도 분류시스템'에 관한 연구 결과를 발표했다.

이번 연구는 범부처 의료기기개발 국책사업 '공기매매-감염병 의증환자의 조기 선별진단과 확산 방지를 위한 스마트 알고리즘 개발 및 이동식 격리 연계시스템 개발' 과제로 진행됐다.

연구팀은 국내 코로나19 발생 시점부터 지난해 4월까지 확진 판정된 코로나19 환자 5601명을 대상으로 질병관리본부(KDCA)의 코로나19 확진자 임상자료(환자 당 37개의 임상 및 검사결과 변수)를 활용해 입원 중 최대 임상 중증도를 분석했다.

연구팀은 AI 머신러닝 기술 'XGBoost(Extreme Gradient Boosting)' 기계학습법 및 로지스틱 회귀 분석 교차 검증을 통해 예측 모델을 구현했다. 그 결과 중환자실 치료가 필요한 정도(기관 삽관, 에크모 적용, 사망)의 중증질환으로 이환될 확률을 96.5%의 정확도로 예측할 수 있었다. 기존 해외 연구 결과의 정확도(77~91%)에 비해 높다.

연구팀은 코로나19 검사장비가 제한된 의료환경이나 자가진단시 사용할 수 있도록 혈액검사 등 변수들을 제외한 모델(variable restricted models)도 개발했다. 제한된 모델의 예측 정확도 역시 96.3%로 높은 수준을 나타냈다. 

구교철 교수는 "이번 연구로 신규확진자 유입량 대비 가용한 의료자원(중환자실)에 따라 중증도 예측확률 역치를 조절함으로써 코로나19 사망률을 낮출 수 있다"며 "중환자실 치료가 반드시 필요한 환자들에게 병상이 배정되도록 하고 가용한 의료자원의 효율적인 배분이 가능해 위드 코로나 시대의 활용도가 높을 것"이라고 말했다.