뇌염·뇌수막염 원인 AI모델로 조기 분류

연세대 의대·세브란스병원 연구팀

국내 의료진이 뇌수막염과 뇌염의 원인을 조기에 분류할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

연세대 의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 최보규 강사, 세브란스병원 신경과 김경민 교수 연구팀은 2006∼2021년 세브란스병원에 내원한 뇌수막염과 뇌염환자 283명의 입원 후 24시간 데이터를 기반으로 자가면역성, 세균성, 결핵성, 바이러스성 등의 원인 진단 정확도가 93% 이상인 인공지능 모델을 개발했다고 밝혔다.

박유랑 교수(왼쪽부터), 최보규 강사, 김경민 교수

뇌수막염과 뇌염은 중추신경계에 염증이 발생하는 질환으로, 발생 원인이 매우 다양하고 원인에 따라 증상과 예후도 다양하다. 특히 원인이 세균성이나 결핵성이라면 사망률도 높고 치료 후에도 인지기능 장애, 뇌혈관 장애, 경련 발작 반복 등 후유증이 생길 수 있기 때문에 빠른 원인 진단과 치료가 중요한데, 일부 검사는 결과가 나올 때까지 수주 이상이 걸려 결과를 기다리다가 합병증이 발생하기도 한다.

연구팀은 AI 분류 모델의 진단 인자로 혈압, 심박수 등 활력 징후에 관한 데이터와 뇌 CT, 흉부 X선, 혈액 및 뇌척수액 검사 등 총 77개의 데이터를 사용했다.

연구팀이 구축한 모델의 효과를 세브란스병원과 강남세브란스병원에 내원한 환자(220명)를 대상으로 검증한 결과 예측 정확도(AUROC)가 각각 0.94(94%), 0.92(92%)에 달했다. 통상적으로 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상인 경우 고성능 모델로 평가된다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘이클리니컬메디신(eClinicalMedicine)’ 최신호에 실렸다.

정진수 기자