University of Florida의 연구원의 AI 시스템을 통해 의사는 환자의 상태에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

플로리다 대학 연구진은 환자의 활력 징후에서 수집한 데이터를 사용하여 중요한 입원 초기 단계에서 의사의 의사 결정을 가속화하고 집중할 수 있는 인공 지능 시스템을 설계했습니다.

이 알고리즘은 병원 입원 후 6시간 이내에 측정된 6가지 활력징후로부터 엄청난 양의 데이터를 취하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이러한 데이터를 4개의 개별 클러스터 중 하나에 집중하여 의사에게 환자의 예후와 예상되는 의학적 결과에 대한 더 명확하고 시기적절하며 정확한 통찰력을 제공합니다. 이번 연구 결과는 PLOS Digital Health 저널에 10월 13일 게재되었습니다.

University of Florida의 의과대학 연구 담당 수석 부학장이자 University of Florida의 지능형 중환자 치료 센터 소장인 Azra Bihorac 박사는 이 접근 방식은 인공 지능을 사용하여 의사보다 더 빠르고 철저하게 환자 데이터를 분석한다고 말했습니다. 몇 시간 내에 시스템은 결과가 좋지 않을 위험이 있는 환자를 식별할 수 있습니다.

Bihorac은 "이 시스템은 의사의 의사 결정 속도를 높이고 더 정확하게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."라고 말했습니다.

이번 연구 결과는 수술, 컴퓨터 과학, 의학, 마취학, 생체의학 공학 분야의 전문 지식을 갖춘 12명의 University of Florida의 연구원들의 협력 결과입니다.

시스템을 평가하기 위해 연구원들은 2014년부터 2016년 사이에 University of Florida의 Health Shands 병원에 입원한 성인 환자의 식별되지 않은 데이터베이스를 사용했습니다. 이 알고리즘은 모든 연령대에 걸쳐 거의 100,000명의 데이터를 사용하여 검증되고 테스트되었습니다.

일상적인 초기 활력징후 데이터에 인공지능의 일종인 머신러닝을 적용했을 때, 시스템은 고유한 질병 범주와 뚜렷한 임상 결과를 가진 환자를 식별했습니다. 그런 다음 환자들은 4개의 서로 다른 "클러스터" 중 하나로 그룹화되었습니다. 클러스터 중 하나에 배정된 환자들은 저혈압, 심장 활동 증가 및 낮은 등급의 염증의 초기 징후를 보였습니다. 이러한 상태는 초기 단계에서는 심각할 수 있지만, 해결되어 유리한 결과를 가져올 가능성도 있습니다. 알고리즘은 다른 환자들을 만성 신장 및 심혈관 질환을 앓을 가능성이 가장 높은 다른 클러스터로 그룹화했습니다. 연구진은 또한 3년 이내에 사망할 가능성이 더 높다는 사실을 발견했습니다.

알고리즘의 가치는 여러 환자 데이터 포인트를 수집하고 신속하게 분석하는 능력에 있다고 Bihorac은 말했습니다. 예를 들어, 저혈압은 앞으로 발생할 수 있는 다양한 의학적 문제의 초기 지표가 될 수 있습니다. 다른 환자 데이터와 결합하여 알고리즘으로 분석하면 의사는 환자의 궤적을 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다.

"이것은 정말 조기 경고 신호와 같습니다. 6시간 이내에 좋은 결과를 얻지 못할 위험이 있는 환자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 어떤 환자가 악화될 위험이 있고 누가 즉시 더 많은 주의가 필요한지 알려줍니다." 그녀가 말했다.

다음으로 Bihorac은 팀이 시스템을 추가로 연구하고 궁극적으로 현재 입원한 환자를 대상으로 그 효과를 테스트할 수 있도록 추가 보조금을 모색하고 있다고 말했습니다. 그러한 시스템은 상당한 비용을 들이지 않고도 배포될 수 있을 것이라고 그녀는 말했습니다.

Bihorac은 "이것은 매우 간단하고 우아한 솔루션입니다. 이미 수집된 데이터를 가져와 환자에게 도움이 되도록 최대한 활용합니다"라고 말했습니다.

연구에 주목할만한 공헌을 한 University of Florida의 지능형 중환자 치료 센터의 동료로는 University of Florida의 의과대학의 컴퓨터 과학 전문가이자 보조 과학자인 Yuanfang Ren 박사; Tyler J. Loftus, MD, 외과 조교수; Bihorac은 외과 교수이자 의장인 Gilbert R. Upchurch 박사가 말했습니다.

이 연구는 여러 국립보건원(National Institute of Health) 보조금, 국립과학재단(National Science Foundation) 및 플로리다 대학교(University of Florida)의 지원을 받았습니다.

미디어 연락처: Doug Bennett, [email protected], 352-265-9400

과학 작가, 편집자

Doug Bennett는 2015년 1월 과학 작가이자 편집자로 University of Florida의 보건 직원에 합류했습니다. 그의 주제 분야에는 해부학이 포함됩니다. 생화학 및 분자생물학; 분자 유전학 및 미생물학; 병리학,...자세히 보기