인공지능으로 요로감염 및 2차 혈류감염을 단시간에 예측할 수 있게 됐다.
연세대 강남세브란스병원(병원장 송영구) 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀은 최근 요로감염 예측 어플리케이션(앱)을 개발했다고 감염 및 공중보건학회보(Journal of Infection and Public Health)에 발표했다.
요로감염은 지역사회와 의료 환경에서 가장 흔하게 발생하지만 검사에는 2~3일이 걸린다. 소변 배양을 통해 세균이 자랄 때까지 기다려야 하기 때문인데 이 사이에 감염 초기 치료를 놓칠 수 있다. 경험적 치료를 위해서는 요로감염 추정 진단이 필요하지만 정확도는 떨어진다.
교수팀이 개발한 인공지능 예측 앱에에는 요배양 검사와 자동화 소변검사를 받은 25만 2,917명의 환자의 데이터가 학습됐다.
이 앱에 소변검사 결과치(소변 내 박테리아 수, 요중 백혈구, 요비중), 혈액검사 결과(백혈구 수, 단핵구 수, 림프구 수, CRP Level), 인구 통계학적 자료(이완기 혈압, 수축기 혈압, 환자 연령) 등을 입력하면 요로감염 및 요로연관 2차 혈류감염의 가능성에 대한 예측치를 1시간 이내에 얻을 수 있다.
정확도는 기존 자동화 소변검사에 비해 요로감염 및 2차 혈류감염 예측 모두 높았다(74.5% 대 96.7% 및 95.5%).
최민혁 교수는 "이 모델을 임상적으로 활용하면 비특이적 요로감염 증상이 있는 환자에서 항균 치료 지연의 위험을 줄이고, 추가 치료와 면밀한 모니터링이 필요한 요로연관 2차 혈류감염 환자를 분류할 수 있을 것"이라고 기대감을 나타냈다.
연구팀은 기술에 대한 특허를 출원하고, 기술 상용화를 위해 외부기관과 기술 이전을 준비 중이다.