서울특별시보라매병원 호흡기내과 이현우 교수와 영상의학과 진광남 교수는 서울대학교 의과대학, 광주과학기술원과의 공동 연구를 통해 AI 모델과 임상 변수를 기반으로, CXR을 활용해 ‘코로나 환자의 예후 예측 모델’을 개발‧검증했다. 이 연구로 코로나 환자의 조기 회복, 중증 질환 및 급성 호흡 곤란 증후군(ARDS)을 예측하고 외부 코호트에서 이러한 모델을 검증하는 AI 모델을 만드는 것을 목표로 했다.

연구진은 2020년 2월부터 10월까지 코로나 입원 환자를 대상으로 입원 후 24시간 이내에 혈액 검사와 전후방 방사선 촬영을 실시했고, 이 환자들의 CXR 이미지와 임상 정보를 사용하여 모델 교육과 내부 테스트를 거쳤다. 나아가 국내 17개 의료기관에 입원한 코로나 환자 1,206명의 자료를 활용하여 외부 테스트를 진행했다.

임상 정보 분석 결과 고혈압, 만성 간질환, 코르티코스테로이드 치료를 받는 환자, 림프구 수가 적은 환자는 2주 이내에 퇴원할 가능성이 작았다. 산소 보충이 필요한 환자는 고령이고 고혈압, 당뇨병 또는 호흡곤란이 있었으며, 고령이거나 호흡곤란이 있거나 프로칼시토닌 수치가 높은 사람은 급성호흡곤란증후군이 생길 가능성이 더 높았다.

▲ 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 모델2는 급성호흡곤란증후군을 신뢰도 있게 예측할 수 있었으며, 모델 3은 중증 질환 예측과 COVID-19 환자의 급성호흡곤란증후군 예측에 탁월한 성능을 보였다.

호흡기내과 이현우 교수는 “급성호흡곤란증후군(ARDS)은 사망률과 이환율이 높기 때문에 위험도가 높은 환자를 조기 발견하여 치료하는 것이 중요하다”고 설명했다.

보건복지부의 지원으로 수행한 이번 연구 결과는 국제 SCIE급 학술지인 ‘JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH’ 최근호에 게재되었다.