의료 인공지능(AI) 전문 에이아이트릭스(대표 김광준, 유진규)는 '멀티 모달 데이터를 이용한 환자 상태 악화 예측 향상' 연구 논문이 의료 AI 학회인 '2023 머신러닝 헬스케어(MLHC)' 우수 논문으로 채택됐다고 19일 밝혔다.
이 논문은 전자 건강기록(EHR)의 다중 모달리티 사용 등 문제점을 개선하기 위한 것이다. 기존 임상 현장에서는 EHR을 사용해 다양한 모달리티로 정보를 제공했으나, 수가 증가하면서 계산량이 늘어나고 데이터 입력 주기도 불규칙해지는 문제가 발생했다.
이를 해결하기 위해 에이아이트릭스는 통합 멀티모달 임베딩(UMSE) 모듈과 유연한 멀티모달 학습 방식을 도입했다. 그 결과 일부 데이터를 누락한 환경에서도 효과적인 처리가 가능, 환자 상태 예측 성능을 높였다는 설명이다.
특히 12시간 이내 환자에게서 발생할 수 있는 사망률, 승압제 사용, 기관 내 삽관 발생 예측 등에서 타 모델보다 우수한 성능을 보였다고 전했다. 학회에서는 구두 발표자로 선정, 8월11~12일 미국 뉴욕 콜롬비아 대학에서 열리는 컨퍼런스에 참가한다.
이관형 에이아이트릭스 연구원은 "AI도 실제 의료진과 유사한 방식으로 생체신호, 임상 노트 데이터 등을 종합적으로 활용해 환자 상태 예측의 정확성을 높일 수 있다"며 "앞으로도 고위험 환자를 효과적으로 선별해 신속한 의사결정에 도움이 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.
MLHC는 의료 빅데이터를 활용한 AI 기술 분야 최대 학회다. 지난 2011년부터 매년 개최 중으로, AI, ML, 임상 및 의학 전문가의 활발한 교류와 토론이 이뤄진다.
한편 에이아이트릭스는 AI 기술 전문 스타트업으로서 '응급 상황 예측 솔루션' 등 의료 분야 이슈 해결에 주력하고 있다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
