요로감염은 지역사회와 의료환경에서 가장 흔하게 발생하는 감염으로 증상이 있을 시 소변배양검사를 통해 정확히 진단해야 한다. 하지만 세균이 자랄 때까지 통상 2~3일가량이 소요돼 감염 초기 치료시기를 놓칠 수 있다. 물론 치료 지연 없이 경험적 치료를 결정하기 위해 자동화 소변검사를 시행할 수 있지만 이 검사만으로는 정확한 진단이 어렵다는 한계가 있다.
그런데 조만간 의료현장에서 이러한 어려움이 사라질 전망이다. 국내 의료진이 소변배양검사의 정확성과 자동화 소변검사의 신속성을 모두 갖춘 인공지능모델을 개발한 덕분이다.
강남세브란스병원은 진단검사의학과 박용정·김도균·최민혁 교수팀이 최근 요로감염 예측 인공지능모델을 개발하고 이에 대한 특허출원을 완료했다고 밝혔다.
연구팀은 2011~2021년까지 11년간 세브란스병원 및 강남세브란스병원에서 요배양검사와 자동화 소변검사를 받은 25만2917명 환자의 데이터베이스를 통해 인공지능모델을 개발, 검증했다.
을 도출할 수 있다.
해당 모델은 인공지능 모델이 중요하다고 판별한 10개의 지표 ▲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)을 입력하고 ‘Predict’ 버튼을 누르면 그 환자의 요로감염 및 요로연관 2차 혈류감염의 가능성에 대한 예측값을 보여주는 웹 애플리케이션이다. 결과 도출에 필요한 10개 지표값은 병원 방문 후 1시간 이내에 얻을 수 있는 자료들로 인공지능 모델에 입력하는 즉시 감염 예측값을 얻을 수 있다.
성능 검증결과 기존 자동화 소변검사의 정확도를 나타내는 AUROC값이 74.5%인 것에 비해 최종 인공지능 모델 XGBoost는 외부 검증 데이터세트에서 요로감염 예측 시 AUROC 96.7%, 요로연관 2차 혈류감염 예측 시 AUROC 95.5%의 성능을 달성했다.
최민혁 교수는 “본 기술이 상용화될 수 있도록 외부기관과 MOU를 맺고 기술 이전을 준비 중에 있다”며 “이 모델을 임상적으로 활용하면 비특이적 요로감염 증상이 있는 환자에서 향균 치료 지연위험을 줄이고 추가 치료와 면밀한 모니터링이 필요한 요로연관 2차 혈류감염환자를 분류할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구결과는 감염 및 공중보건학회보 ‘Journal of Infection and Public Health’에 게재됐다.
