서울성모, 소아 응급 조기 예측 ‘AI 모델’ 개발…응급실 ‘효율성’ 제고 기대

AI 요약

서울성모병원 배우리 교수 연구팀은 29일 2012년부터 2021년까지 소아 응급실을 방문한 18세 미만 환자 8만7759명의 전자의무기록을 바탕으로 자연어 처리 기술을 활용해 소아 응급 환자를 조기 예측하는 AI 모델을 개발했으며 연구 결과는 국제학술지 사이언티픽 리포트에 발표됐습니다. 한국어 의료 자연어 처리 모델(KM-BERT)과 마스크 언어 모델 사전학습을 적용한 딥러닝 모델은 진단 정확도 84%, 정밀도 88%로 다른 머신러닝 모델과 한국형 응급환자 분류 도구(KTAS)보다 높은 예측 성능을 보였습니다. 연구팀은 해당 AI 모델이 응급실 현장에서 활용되면 의료 자원의 효율적 배분과 환자 안전 향상에 도움이 될 것이라고 밝혔습니다.