메디플렉스 세종병원 전기현 임상연구실장(심장내과 과장)과 권준명 인공지능빅데이터센터장(응급의학과 과장)으로 구성된 인공지능-빅데이터 연구팀이 자체적으로 시행한 연구 논문이 국제적으로 가장 권위 있는 학술지 Resuscitation(IF: 5.863) 4월 호에 게재됐다.
Resuscitation은 유럽심폐소생학회 공식 저널로 응급의학과 및 심폐소생학 영역에서는 영향력이 가장 높은 저널이다.
이번에 발표한 논문은 원외 심정지 환자의 소생 가능성과 신경학적 결과를 예측하는 딥러닝 기반의 인공지능(AI) 알고리즘 개발에 관한 것으로 국내 원외 심정지 등록 연구를 바탕으로 2012년부터 2015년까지 국내에서 발생한 모든 병원 외 심정지 환자의 데이터를 분석해 개발했다.
세부적으로는 응급실 도착 시점까지의 데이터. 즉, 나이, 성별, 그리고 언제, 어디서 심정지가 발생했는지, 목격자가 있었는지, 행인에 의해 심폐소생술을 했는지, 응급의료서비스의 초기 심전도 결과, 이송 중 심박 재개가 이루어졌는지에 관한 데이터를 활용하여 예측 모델을 개발하였으며 정확도 검증을 시행한 결과 95%라는 높은 정확도를 보였다.
아울러 이번 연구는 타 기관과 공동으로 시행한 것이 아닌 메디플렉스 세종병원 내에서 자체적으로 시행한 연구라는데 그 의미가 있다.
전기현 임상연구실장(심장내과 과장)은 “인공지능 관련 연구는 질병의 본질을 찾는 연구라기보다는 임상현장에서 의료진에게 도움을 줄 수 있는 도구를 개발한다는데 초점을 두게 된다”며 “이번에 연구한 인공지능 알고리즘을 통해 119 구급 대원이 환자에게 심폐소생술 하면서 들어오는 순간, 뇌 손상 발생 여부와 환자의 생존 여부를 예측할 수 있고, 궁극적으로는 환자의 예후를 예측하고, 치료 방침을 결정하는 데 도움을 줄 것”이라고 말했다.
한편, 메디플렉스 세종병원은 인공지능 의료솔루션 개발기업 뷰노와 함께 인공지능으로 심정지 환자의 위험 징후를 찾아내는 '이지스(AEGIS)’ 시스템을 구축, 기존에 예측하지 못한 심정지 환자를 미리 찾아내 적절한 치료를 시행하고 있다.
아울러 올해 2월, 본격적으로 인공지능 기술 및 플랫폼 연구 개발을 위해 인공지능-빅데이터센터를 신설한 바 있다.
본 연구센터(권준명, 전기현, 김경희 연구팀)에서는 심전도를 분석해 심부전을 예측하는 인공지능 개발과 관련된 연구, 빅데이터 분석을 통한 한국인의 병원 외 심정지 발생 패턴에 관한 연구 등 2018년도 이후 총 7편의 인공지능-빅데이터 관련 연구 논문을 세계적인 저널에 발표했다.
