미생물 감염으로 전신에 나타나는 심각한 염증 반응인 패혈증을 인공지능(AI)으로 정확히 진단할 수 있게 됐다.
연세대의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 김종현 연구원, 세브란스병원 호흡기내과 정경수 교수·성민동 강사, 토모큐브 민현석 박사는 CD8 T세포의 3D 이미지 데이터를 활용해 패혈증 진단 AI 모델을 개발했다고 광학분야 국제학술지(Light: Science&Application)에 발표했다.
패혈증은 면역반응이 복잡한데다 환자마다 다르기 때문에 조기 진단과 신속 조치가 필요하다. 여러 장기에 빠르게 영향을 미치는 만큼 치료 지연시 사망할 가능성이 높다.
현재 패혈증 진단에 이용되는 바이오마커(생체지표)는 C-반응성 단백질(CRP), 프로칼시토닌(PCT), 염증지표인 인터류킨-6(IL-6)다. 하지만 CRP와 PCT는 반응이 늦고 IL-6은 결과 해석이 어렵다는 단점이 있다.
연구팀이 개발한 AI 모델에는 면역세포 CD8 T세포 이미지 데이터가 활용됐다. CD8 T세포 이미지를 패혈증 쇼크 진단 시점(T1), 패혈증 쇼크 해소 시점(T2), 퇴원 전(T3) 시점으로 나누어 홀로토모그래피로 촬영한 다음 각 이미지를 AI에 딥러닝시켰다.
패혈증 진단 시점의 이미지 개수와 진단 정확도를 확인하기 위해 건강 대조군(20명)과 비교한 결과, 정확도 지표(AUROC)는1개 이미지 사용시 96%, 2개 사용시에는 99% 이상으로 나타났다.