[메디칼업저버 강수경 기자] 보라매병원은 이현우 교수(호흡기내과 )·진광남 교수(영상의학과) 공동연구팀이 서울대학교 의과대학, 광주과학기술원과 코로나19(COVID-19) 환자 예후 예측 모델을 검증했다고 3일 밝혔다. 

코로나19 환자의 조기 회복, 중증 질환 및 급성호흡곤란증후군(ARDS)을 예측하고, 외부 코호트에서 이를 검증하는 인공지능(AI) 모델을 만드는 게 연구의 목표였다.

그동안 코로나바이러스 중증도 평가에 흉부 방사선 촬영(이하 CXR)이 사용됐지만, 유용하지 않다는 한계가 있어 대부분 연구에서 환자 임상 정보와 흉부 CT 스캔으로 예후 예측 모델을 개발했다. 

그러나 코로나19 대유행 기간에 급속도로 환자 수가 늘면서 CXR이 상대적으로 휴대가 편리하고 저렴해 널리 사용됐다.

연구팀은 2020년 2월부터 10월까지 코로나19 입원 환자를 대상으로 입원 후 24시간 이내 혈액 검사와 전후방 방사선을 촬영했고, 이 환자들의 CXR 이미지와 임상 정보를 사용해 모델 교육과 내부 테스트를 거쳤다. 

이에 더해 국내 17개 의료기관에 입원한 코로나19 환자 1206명의 자료를 활용해 외부 테 트를 진행했다.

연구 결과 고혈압, 만성 간질환, 코르티코스테로이드 치료를 받는 환자, 림프구 수가 적은 환자는 2주 이내에 퇴원할 가능성이 적었다. 

또 산소 보충이 필요한 환자는 고령이었고 고혈압, 당뇨병 또는 호흡곤란이 있었다.

환자가 고령이거나 호흡곤란 또는 프로칼시토닌 수치가 높으면 급성호흡곤란증후군이 생길 가능성이 더 높았다.

이와 함께 ▲CXR 이미지 기반의 AI 모델(이하 모델 1) ▲임상 정보 기반의 로지스틱 회귀 모델(모델 2) ▲AI 모델과 임상 정보를 결합한 모델(모델 3)로 개발, 훈련해 2주 이하 재원 기간과 산소 보충 여부, 급성호흡곤란증후군 정도를 예측했다.

예측 모델 간 비교 결과, 모델 1과 모델 2는 급성호흡곤란증후군을 신뢰도 있게 예측할 수 있었고, 모델 3은 중증 질환 예측과 COVID-19 환자의 급성호흡곤란증후군 예측에 탁월한 성능을 보였다.

이 교수는 “이번 예측 모델은 코로나바이러스 변종 출현 시 중증도를 구분하거나 호흡 부전으로 진행될 환자를 적시에 선별하는 데 도움이 될 것”이라며 “다만 CXR을 활용한 AI 모델 예측도가 임상정보까지 결합한 모델보다 예측도가 떨어진다는 점을 고려할 때 CXR만으로는 환자 예후를 예측하는 것은 섣부르다”고 밝혔다. 

이어 “급성호흡곤란증후군은 사망률과 이환율이 높기 때문에 위험도가 높은 환자를 조기 발견해 치료하는 것이 중요하다”고 덧붙였다.

한편 이번 연구는 국제 SCIE급 학술지 JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH 최근호에 게재됐다.