국내 연구진이 코로나19로 확진된 환자의 사망위험을 90% 이상의 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 알고리듬을 개발했다.

국민건강보험 일산병원 연구소 안찬식 교수팀은 3일 코로나19 확진자의 인구학적인 정보, 의료비 청구내역, 감염경로에 근거해 사망 위험을 예측하고 고위험자를 분류하는 프로그램을 개발했다고 밝혔다.

안 교수팀은 총 1만 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"고 말했다.

그는 "현재 이에 대한 후속 연구를 진행 중"이라며 "좀 더 다양한 변수를 이용해 더 세분화된 중증도 분류가 가능한 알고리듬을 개발할 예정"이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 SCI급 등재 저널인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 10월호(Machine learning prediction for mortality of patients diagnosed with COVID-19: a nationwide Korean cohort study)에 수록됐다.