[메디칼업저버 양영구 기자] 감염 질환에서 의료 빅데이터를 기반으로 한 항생제 내성 예측 인공지능(AI)이 개발됐다.

아주대의료원은 의료정보학교실 박래웅 교수팀(김청수 대학원생, 감염내과 최영화 교수, 이화여대 약대 이정연 교수)은 상급종합병원 275만 명의 공동데이터모델 데이터베이스를 활용, AI 기반 경험적 항생제 내성 예측 모형을 만들었다고 13일 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제향균학회지에 ‘Translation of Machine Learning–Based Prediction Algorithms to Personalized Empiric Antibiotic Selections: A Population-Based Cohort Study(개인화된 경험적 항생제 선택을 위한 머신러닝 기반 예측 모형 개발)’이라는 제목으로 게재됐다.

예측 모형은 입원 환자 중 병원성 요로감염 의심 환자를 대상으로 인구학적 특성, 진단 기록, 약물 처방력, 검사 및 처치력 등 환자 기저 특성, 타 기관 전원 기록, 항생제 감수성 경향 등 정보를 활용했다. 

연구 결과, 8가지 항생제 감수성 패널 결과를 예측하는 이번 모형의 성능은 기존 다른 선행 연구 결과보다 우수했다.

연구팀은 "이번 연구는 감염질환 특성에 맞는 대규모 의료 데이터를 확보해 실제로 활용 가능한 임상의사 결정 지원 시스템 모형을 개발했다는 데 의의가 있다"고 강조했다.

이어 "향후 진료 현장에서 개인별 맞춤형 경험적 항생제 선택을 실현하는 데 기여할 것"이라며 "올바른 경험적 항생제 선택은 불필요한 범위의 항생제 사용과 내성 확산을 막을 수 있다"고 덧붙였다. 

아울러 이번 예측 모형은 임상에서 활용성을 높이기 위해 웹 기반 애플리케이션 형태로도 개발됐다.   

한편, 이번 연구는 보건복지부 감염병의료안전강화기술개발사업 지원으로 수행됐다.