서울성모병원, 소아 응급환자 조기 예측 AI 모델 개발

AI 요약

서울성모병원은 소아전문응급의료센터장 배우리 교수 연구팀이 2012~2021년 국내 한 상급종합병원 소아 응급실을 방문한 18세 미만 소아 환자 8만7759명의 전자의무기록을 활용해 의료진 임상기록을 한국어 의료 자연어 처리 모델(KM-BERT)에 마스크 언어 모델(MLM) 기법으로 사전학습시킨 뒤 딥러닝 기반 응급환자 예측 모델을 개발했다고 29일 밝혔습니다. 연구팀은 응급 환아를 혈액검사·소변검사·정맥수액치료·흡입치료·응급약물투여·입원 중 하나라도 시행한 경우로 정의해 분류했으며, 개발된 모델(KM-BERT with MLM)은 진단의 정확도 84%, 정밀도 88%를 기록하며 다른 머신러닝 기반 모델들보다 우수한 성능을 보였고 이번 연구는 국제학술지 사이언티픽 리포츠에 게재되었습니다.