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[IT뉴스]분당서울대병원, 코로나19 입원환자 초기 섬망 발생 예측 AI 모델 개발

온카뱅크관리자

2024-07-11 13:24:03

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FFZ3zH8t47">
          <p dmcf-pid="3RPeo8wM4u" dmcf-ptype="general">분당서울대병원은 박혜연 정신건강의학과 교수팀이 코로나19로 격리 입원한 환자에게서 초기에 섬망 발생을 예측하는 기계학습(머신러닝) 모델을 구축했다고 11일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="0tXF7G418U" dmcf-ptype="general">섬망은 주의력, 언어 구사능력 등 인지 기능 장애와 동시에 수면장애, 환시 및 환청, 과다행동이나 불안증 등 정신병적 증상을 보이는 질환이다. 최소 수개월에 걸쳐 증상이 발생하는 퇴행성 치매와는 달리 단기간에 갑작스럽게 발생한다는 특징이 있다. 효과적인 치료제가 없어 미리 예측하여 조기에 위험요인을 조절해 예방하는 것이 중요하다.</p>
          <p dmcf-pid="p350qX6F6p" dmcf-ptype="general">최근 연구에 따르면 코로나19 중증 환자의 섬망 비율은 55%에서 70%에 이르며, 이 중 약 30%가 수개월 이상 섬망을 경험하는 것으로 보고되고 있다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Uu379tMU80" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박혜연 분당서울대병원 정신건강의학과 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202407/11/etimesi/20240711132405589hawo.jpg" data-org-width="591" dmcf-mid="tutUb5Q04z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202407/11/etimesi/20240711132405589hawo.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박혜연 분당서울대병원 정신건강의학과 교수
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="uanNDJSg83" dmcf-ptype="general">박혜연 교수팀은 4개 병원에 코로나19로 격리입원한 878명의 복용약물, 기저질환, 영상·혈액 검사 등 93가지 섬망 요인을 활용해 코로나19 격리입원 환자의 섬망 발생을 예측하는 모델을 개발하는 연구를 수행했다.</p>
          <p dmcf-pid="7AgcmLyj6F" dmcf-ptype="general">그 결과 △입원 초기 생체신호 △투약한 약물 △혈액검사 결과 등 코로나19 환자의 임상정보를 입력하면 빠르고 정확하게 섬망 발생률 및 환자별 위험 인자를 확인할 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다. 이 모델의 섬망 발생 예측 정확도는 87.3%로, 코로나19로 격리입원한 환자들에게서 입원 초기에 섬망 고위험군을 선별하는 데 효과적으로 활용될 것으로 전망된다.</p>
          <p dmcf-pid="zThyZI7v6t" dmcf-ptype="general">단순 예측을 넘어 환자의 개별적 위험인자를 확인하고 약물을 비롯해 조절 및 중재 가능한 요인들이 무엇인지 제안해주는 기능도 있다. 연구 결과에 따르면 코로나19 환자의 섬망 발생 위험을 높이는 주요 인자는 9개가 있었다. 이 중에서 약물(항정신병·항생제·진정제·해열제), 기계적 환기(인공호흡), 혈중 나트륨 감소가 특히 위험한데, 머신러닝이 이러한 지표에 이상이 있을 경우 경고해주는 식이다.</p>
          <p dmcf-pid="qFZ3zH8t81" dmcf-ptype="general">박 교수는 “이 예측 모델을 활용하면 환자별 위험요소를 사전에 파악하고 약물을 조절할 수 있어 섬망 발생을 최소화할 수 있을 것”이라며 “머신러닝 모델이 실제 임상 현장에서 활용될 수 있도록 검증 연구를 수행할 예정”이라고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="BwcrhjXDx5" dmcf-ptype="general">한편 이번 연구는 보건복지부의 '환자중심 의료기술 최적화 연구사업'의 지원으로 진행됐다. SCIE 국제학술지인 '디지털 헬스(Digital Health)'에 게재됐다.</p>
          <p dmcf-pid="bIrCyDFO6Z" dmcf-ptype="general">정용철 기자 jungyc@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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