요로감염과 그로 인한 2차 혈류감염을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 소변 배양 검사 정확성과 자동화 소변검사 신속성을 모두 갖춰 요로감염증 빠른 진단과 치료 결정에 도움을 줄 전망이다.
강남세브란스병원 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀은 최근 요로감염 예측 인공지능 모델을 개발하고, 이에 대한 특허 출원을 완료했다.
요로감염은 지역사회와 의료 환경에서 가장 흔하게 발생하는 감염 중 하나다. 요로감염 증상이 있을 시에는 정확한 진단을 위해 소변 배양 검사를 진행하게 되는데, 세균이 자랄 때까지는 통상 2~3일 가량이 소요돼 감염 초기치료를 놓칠 수 있다.
치료 지연 없이 경험적 치료를 결정하기 위해 자동화 소변검사를 통한 요로감염 추정 진단이 권장되나, 이 검사만으로는 정확한 진단이 어렵다는 한계가 있다.
연구팀은 2011년부터 2021년까지 11년간 세브란스병원 및 강남세브란스병원에서 요배양 검사와 자동화 소변검사를 받은 25만2917명의 환자 데이터베이스(DB)를 통해 인공지능 모델을 개발 및 검증했다.
먼저 인공지능 모델이 중요하다고 판별한 10개 지표 ▲소변검사 결과값 ▲혈액검사 결과 ▲인구 통계학적 자료를 입력하고 ‘Predict’ 버튼을 누르면 환자 요로감염 및 요로연관 2차 혈류감염 가능성에 대한 예측값을 보여주는 웹 애플리케이션이다.
결과 도출에 필요한 10개 지표값은 병원 방문 후 1시간 이내에 얻을 수 있는 자료로, 인공지능 모델에 입력하는 즉시 감염 예측값을 얻을 수 있다.
기존 자동화 소변검사의 정확도를 나타내는 AUROC 값이 74.5%인 것에 비해, 최종 인공지능 모델 XGBoost는 외부 검증 데이터세트에서 요로감염 예측 시 AUROC 96.7%, 요로연관 2차 혈류감염 예측 시 AUROC 95.5% 성능을 달성했다.
최민혁 교수는 "이 모델을 임상적으로 활용하면 비특이적 요로감염 증상이 있는 환자에서 항균 치료 지연 위험을 줄이고, 추가 치료와 면밀한 모니터링이 필요한 요로연관 2차 혈류감염 환자를 분류할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 감염 및 공중보건학회보 ‘Journal of Infection and Public Health’에 게재됐다.
구교윤 기자 (
