국내 연구진이 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19)으로 확진된 환자의 사망위험을 90% 이상의 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 알고리듬을 개발했다.

국민건강보험 일산병원 안찬식 교수 연구팀은 국민건강보험공단과 질병관리청 자료를 기반으로 인공지능을 이용한 코로나19 확진자의 인구학적인 정보, 의료비 청구내역, 감염경로에 근거해 사망 위험을 예측하고 고위험자를 분류하는 프로그램을 개발했다고 밝혔다.    

연구팀은 총 10,237명의 확진자에 대한 네 가지 인공지능 알고리듬(LASSO, linear-SVC, rbf-SVC, RandomForest)을 통해 코로나19 감염 후 사망위험 예측 인공지능 알고리듬을 개발해 검증했다.

검증 결과, 사망 예측 정확도는 92%였으며 사망률 증가와 유의한 관계를 보였던 변수들은 60세 이상의 고령, 남성, 중증도 이상의 장애, 호흡기 증상, 감염경로(요양원 등)와 고혈압, 당뇨병, 암, 천식, 만성폐질환의 기저질환이었다.

안 교수는 “이번 연구로 코로나 19 확진 후 별도의 추가검사 없이도 중증으로 발전할 가능성이 높은 환자를 빠르게 예측하고 분류하여 부족한 중환자 치료에 필요한 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있게 되기를 기대한다"며 “현재 이에 대한 후속 연구를 진행 중이며, 좀 더 다양한 변수를 이용해 더 세분화된 중증도 분류가 가능한 알고리듬을 개발할 예정”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 SCI급 등재 저널인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 10월호에 게재됐다.