서울성모 소아전문응급의료센터, 소아 응급환자 조기 예측 AI 모델 개발

AI 요약

가톨릭대학교 서울성모병원 소아전문응급의료센터장 배우리 교수팀은 의료진의 전자의무기록에 기록된 증상과 진료 내용을 자연어 처리로 분석해 소아 응급환자를 조기에 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 성능을 입증했습니다. 연구팀은 2012년부터 2021년까지 국내 한 상급종합병원 소아 응급실을 방문한 18세 미만 환자 8만7,759명의 전자의무기록을 이용해 한국어 의료 자연어처리모델(KM-BERT)에 마스크 언어모델(MLM) 사전학습을 적용한 딥러닝 예측모델을 개발했으며, AUROC 84%, AUPRC 88%를 기록해 다른 머신러닝 모델들과 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)보다 예측 정확도가 높았습니다. 배우리 교수는 이 모델이 실제 응급의학 전문의의 판단과 유사한 기준을 반영한다고 설명했으며 본 연구는 국제학술지 Scientific Reports에 게재되었습니다.