소아 응급환자 조기 예측 AI 모델이 개발됐다

AI 요약

가톨릭대 서울성모병원 소아전문응급의료센터장 배우리 교수 연구팀이 고려대 이창희 교수 등과 공동으로 의료진이 전자의무기록에 적은 증상과 진료 내용을 자연어처리 기반 인공지능으로 분석해 소아 응급환자를 조기에 예측하는 AI 모델을 개발했습니다. 연구는 2012~2021년 한 상급종합병원 소아 응급실 방문 18세 미만 환자 8만7,759명의 전자의무기록을 활용해 KM-BERT에 마스크 언어모델(MLM)을 적용한 딥러닝 기반 모델을 개발했으며 AUROC 84%, AUPRC 88%를 기록해 다른 머신러닝 모델들과 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)보다 높은 예측 성능을 보였습니다. 연구진은 이 모델이 임상 기록을 분석해 응급 환자를 보다 정확히 식별함으로써 응급실 운영의 효율화와 의료자원 배분, 환자 안전 향상에 기여할 수 있다고 했으며 연구 결과는 Scientific Reports에 게재되었습니다.