최근 연세대 강남세브란스병원 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀은 요로감염 예측 AI 모델을 개발하고 이에 대한 특허 출원을 완료했다.
요로 감염은 신체 구조상 여성에 더 취약해, 여성 절반이 평생 한 번은 앓는 것으로 알려졌다. 요로 감염은 방광염이나 신우신염으로 진행하며 초기 증상은 고열, 오한, 근육통, 두통과 같이 감기나 몸살 증상과 유사하다.
기존에 요로감염증을 확인하는 방법은 소변 배양 검사다. 이는 소변 속 세균이 충분히 성장할 때까지 2~3일가량 배양해야 하기에, 초기 감염 치료를 놓칠 수 있다. 이 때문에 요로감염증 때 소변에서 확인할 수 있는 여러 지표를 대조해 질환을 추정하는 ‘자동화 소변검사’도 병행한다. 다만, 기존의 자동화 소변검사는 추정에 기반하고 있기에 정확도가 74.5% 수준에 그친다.
이에 연구팀은 검사 기간을 단축하면서도 정확도를 높이기 위해 환자 25만 2917명의 검사 자료를에 ‘XGBoost'(XG부스트)와 ‘LightGBM'(라이트GBM) 알고리즘을 적용해 AI 예측 모델로 개발했다. 이들 환자는 2011~2021년 11년간 세브란스병원과 강남세브란스병원에서 소변배양검사와 자동화 소변검사를 받았다.
해당 AI 모델은 △소변검사 결과값(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) 등 10개의 지표를 바탕으로 환자의 감염 상태를 예측한다. 이들 지표는 소변검사 후 1시간 이내에 얻을 수 있다. 접근성이 뛰어난 웹사이트 형태로도 운영돼 10개 지표를 입력하는 즉시 결과값이 나온다. 해당 검사의 정확도는 요로감염에 대해선 96.7%, 2차 감염(혈류감염)은 95.5%의 성능을 보였다.
최민혁 교수는 “조속히 상용화할 수 있도록 외부기관과 MOU(업무 협약)를 맺고 기술 이전을 준비 중”이라고 말했다.
해당 논문은 «감염 및 공중보건학회보(Journal of Infection and Public Health)»(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1876034123003593)에 게재됐다.
