[23. 5. 23] 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능

핵심 내용

• 패혈증은 장기 손상과 사망 위험이 큰 급성 상태이며, 기존 SOFA·qSOFA는 이미 발생한 장기부전을 평가하는 도구라 사전 예측에 한계
• 병원 빅데이터와 딥러닝을 활용해 패혈증 조기 예측 모델을 개발하는 흐름 소개
• AITRICS-VC의 개발 과정으로 데이터 확보, 전처리·레이블링, RNN 기반 학습, 모델 평가, 임상시험 검증을 설명
• 2시간·4시간·6시간 예측 모델을 조합해 의료진에게 더 구체적인 발생 시점을 제공하는 접근 제시

적용해볼 점

• 양질의 의료 데이터 확보와 엄격한 익명화·보안 절차의 중요성
• 시계열 데이터와 고정형 데이터를 함께 활용하는 모델 설계 필요성
• 실제 의료 현장 적용을 위해 예측 성능뿐 아니라 해석 가능성과 임상 검증이 필요