전북대 연구진, COPD 급성악화 예측 딥러닝 모델 개발

AI 요약

전북대학교 소프트웨어공학과 조재혁 교수 연구팀은 MIMIC-IV에서 추출한 COPD 환자 코호트를 바탕으로 심박수·혈압·산소포화도·호흡수·체온 등 8개 다변량 활력징후를 입력으로 Transformer 기반 시계열 예측 모델을 개발하고, 패칭 메커니즘과 균형 랜덤 언더샘플링 기법을 적용해 급성악화 발생 1시간 전 예측에서 AUROC 0.7502·재현율 86.27%를 기록했습니다. 연구팀은 이 결과가 선제적 의료 개입을 지원하는 임상 의사결정 시스템 활용 가능성을 시사한다고 밝히며, 향후 다기관 외부검증과 6~12시간 단위의 장기 예측 및 전향적 임상 평가로 확장할 계획이며 연구는 BK21 Four의 지원을 받았습니다.