[23. 5. 23] 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능

이 게시물은 기존 SOFA와 qSOFA가 장기부전을 평가하는 도구라 패혈증 발생을 사전에 예측하기에 성능과 한계가 크다는 점을 설명드립니다. 또한 병원 내 빅데이터와 딥러닝 모델 발전으로 패혈증 조기 예측 연구가 활발해졌음을 강조합니다. AITRICS-VC(바이탈케어)는 데이터 확보-전처리 및 레이블 작업-모델 학습-모델 평가-임상시험의 5단계로 패혈증 조기 예측 모델을 개발합니다. 레이블은 데이터에 발생 시점이 없어 감염 의심 시점과 이후 SOFA 변화 규칙을 이용해 패혈증 발생시점을 추정해 작성합니다. 시계열(RNN)과 고정형(인구학적 정보) 특징을 각각 추출해 결합한 예측 네트워크를 만들고 2시간/4시간/6시간 이내 발생 여부를 예측하는 3개 모델로 의료진에게 구체적 정보를 제공하도록 구성합니다. 현재는 실제 병원 사용을 위한 임상시험을 진행 중이며 결과 해석 기능을 후속 포스팅에서 다룰 예정이라 밝힙니다.