코로나19 확진자의 증상 별로 생존율을 예측할 수 있게 됐다.
가톨릭대학교 서울성모병원 감염내과와 혈액내과 공동연구팀은 코로나19 확진자의 빅데이터로 사망위험을 분석해 사망 예측모델을 개발했다고 국제학술지 Journal of Medical Internet Research에 발표했다.
분석 데이터는 질병관리청 의료 빅데이터(2020년 1월~4월)에 있는 코로나19 확진자 5,594명. 이들을 개발 코호트(3,729명)와 검증 코호트(1,865명)로 나누었다.
다시 개발 코호트를 위험도 별로 저위험군, 중간위험군, 고위험군, 최고위험군으로 나누고 28일 생존율을 측정했다. 그 결과, 각각 99.8%, 95.4%, 82.3%, 55.1%로 나타났다.
아울러 검증코호트의 14일 과 28일 생존율을 알고리즘 평가 지표인 AUROC 평가한 결과 0.8이상으로 신뢰도가 입증됐다(각각 0.918과 0.896).
연구팀은 해당 예측모델을 손쉽게 활용토록 웹사이트에 공개했으며, 아울러 경증환자에서도 산소치료 여부를 예측하는 모델도 제공하고 있다.
감염내과 이동건 교수는 "이번 연구에서 개발한 코로나19 사망 예측모델은 보건소 및 지역사회에서도 쉽게 활용할 수 있는 요인들로 예측을 쉽게 할 수 있다"며 "일선 현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것으로 내다봤다.
이 교수는 또 “의료자원이 부족한 해외현장에서 근무하는 근로자와 교민들에 대한 빠른 예측과 귀국 등의 대응방안 마련에도 도움이 될 것"이라고 말했다. 이번 연구는 서울성모병원 생명존중기금과 가톨릭의대 재미동문회 지원을 받았다.