에이아이트릭스(대표 김광준, 유진규)는 세계 최대 의료 인공지능(AI) 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC)에 '멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문'을 발표한다고 23일 밝혔다.
이번 논문은 전자건강기록(EHR, Electronic Health Record) 다중 모달리티를 사용함에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다.
EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만, 사용하는 모달리티가 증가함에 따라 계산량 또한 증가하고, 데이터 입력 주기가 불규칙적인 문제가 존재했다.
연구에서 에이아이트릭스가 개발한 ▲통합된 멀티모달 임베딩(UMSE, Unified Multi-modal Set Embedding) 모듈과 ▲유연한 멀티모달 학습방식(Modality-Aware Attention with Skip Bottleneck)은 원본 데이터만을 사용해 불규칙적인 데이터 입력 문제를 해결했다.
또 일부 데이터가 누락된 환경에서도 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 활용해 환자 상태 예측 성능을 높였다.
이에 따라 에이아이트릭스가 개발한 모델은 12시간 이내 환자에게서 발생할 수 있는 사망률, 승압제(Vasopressor) 사용, 기관 내 삽관(Intubation) 발생 예측에서 다른 기존 모델 대비 우수한 성능을 확인했다.
해당 논문은 MLHC 2023에 제출된 논문 중에서도 탁월한 소수 연구에만 주어지는 구두 발표(Oral Presentation)에 선정돼 오는 8월 11일부터 12일까지 미국 뉴욕 콜롬비아 대학에서 열리는 컨퍼런스에서 발표될 예정이다.
이관형 에이아이트릭스 연구원은 “앞으로도 의료진이 임상 현장에서 고위험 환자를 효과적으로 선별해, 신속하게 의사결정 하는데 도움이 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.
구교윤 기자 (
