연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 최보규 강사, 세브란스병원 신경과 김경민 교수팀이 뇌수막염과 뇌염 환자 초기 데이터를 활용해 원인 진단 정확도 93% 이상을 자랑하는 인공지능 모델을 개발했다.
연구팀은 인공지능 기반 뇌수막염 및 뇌염 원인 분류 모델을 개발하고 그 효과를 분석했다.
지난 2006년부터 2021년까지 세브란스병원에 내원한 뇌수막염과 뇌염 환자 283명의 입원 후 24시간 데이터를 기반으로 자가면역성 및 세균성, 결핵성, 바이러스성 네가지 원인 중 어디에 해당하는지를 진단하는 AI 분류 모델을 개발했다.
AI 분류 모델 진단 인자로 혈압, 심박수 등 활력 징후에 관한 데이터와 뇌 CT, 흉부 X선, 혈액 및 뇌척수액 검사 등 총 77개 데이터가 사용됐다.
이후 구축한 모델 효과를 세브란스병원 283명 환자와 2008년부터 2022년까지 강남세브란스병원에 내원한 뇌수막염, 뇌염 환자 220명을 대상으로 검증했다.
연구팀은 AI 모델 예측 성능을 수신기 작동 특성 곡선(AUROC) 및 정확도(Accuracy), 정밀도(양성예측도, Precision) 등 5개 지표로 분석했다.
AUROC는 ‘ROC 곡선 아래 면적’이라는 뜻으로, 어떤 질환을 진단하기 위한 특정 검사도구 진단 정확도를 나타내는 통계 기법으로 AI 모델 성능평가 지표로 사용된다.
통상 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상인 경우 고성능 모델로 평가된다.
AI 모델 예측 정확도(AUROC)는 세브란스병원 환자를 대상으로 0.94(94%), 강남세브란스병원은 0.92(92%)에 달했다.
연구팀은 예측 모델 임상 적용 가능성을 확인하기 위해 원인이 확인되지 않은 뇌수막염과 뇌염 환자 1197명을 대상으로도 정확도 검증을 진행했다. 그 결과, 실제 임상에서 예측과 진단이 93% 이상 일치하는 것으로 나타났다.
또한 연구팀은 환자 100명을 별도 선별해 AI 모델과 타과 전문의, 신경과 전문의 간 원인 진단 결과를 비교했다.
AI 원인 분류 모델 예측 정확도는 93%로 타과 전문의 예측 정확도 34% 및 신경과 전문의 75%와 비교했을 때 정확성이 높은 것으로 확인됐다.
박유랑 교수는 “이번 연구를 통해 뇌염과 뇌수막염 다양한 원인을 성공적으로 분석하는 인공지능 모델을 구축했다”면서 “향후 AI 진단 모델을 이용해 환자 뇌염 및 뇌수막염 발생 원인을 예측함으로써 적절한 치료 방향을 신속히 결정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘이클리니컬메디신(eClinicalMedicine, IF 17.033)’ 최신호에 게재됐다.
구교윤 기자 (
