코로나19는 감염자 증상이 중증도에 따라 환자마다 다르다. 감염자 수가 폭발적으로 증가하는 코로나19 상황 하에서 환자를 처리할 수 있는 병상과 중환자실 수는 한정되어 있기 때문에 환자에게 적절한 시간에 적절한 조치를 취할 감염 확대를 극복하기 위해 중요하다. 이런 가운데 중환자실에서 치료를 필요로 하는 코로나19 환자 중 96% 정확도로 식별할 수 있는 AI가 개발되고 있다.
코로나19 전염병에 대처하기 위해 AI를 이용하는 사례가 증가하고 있어 기침소리에서 코로나19 감염을 감지할 수 있는 AI나 AI를 이용해 코로나19 치료에 대한 새로운 제작 방법을 모색하는 시도 등이 이뤄지고 있다.
코로나19에 감염된 경우 대다수는 결국 회복되지만 어떤 이들은 갑자기 빠른 속도로 심한 폐렴이 발병하고 급성 호흡 부전이 발병해 결국 사망을 초리할 수도 있다. 이런 중증화한 코로나19 환자를 특정하기 위한 AI가 개발되고 있다.
AI흉부 스캔 이미지를 인구 통계, 생체 신호, 혈액 검사 결과 등 비이미지 데이터와 결합해 중환자실에서 치료를 필요로 하는 중증 환자를 예측하는데 성공했다. AI는 개발 초기 단계에 있지만 정확성을 검증하기 위해 미국과 이란, 이탈리아에서 입원한 코로나19 환자 295인분 데이터를 이용한 테스트를 실시한 결과 AI는 96% 정확도로 중환자실에서 치료를 필요로 하는 환자를 예측하는데 성공했다고 한다.
다른 연구에선 인공호흡기 사용과 칼륨 수준이 가장 중요한 비이미지 변수라는 걸 밝히고 림피구 비율과 총 빌리루빈, 알부민 등 수치도 중요한 변수인 것으로 판명되고 있다. 또 다른 연구에선 연령과 발열, 호흡 이상 비이미지 데이터만으로도 코로나19 환자를 중환자실에서 처리해야 하는지 여부를 예측할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
이번에 개발한 AI는 폐 기능 범위와 양을 정량화한 다음 코로나19 유래 폐렴을 예측하는데 가장 중요한 기능에 초점을 맞추고 있다. 또 다른 컨텍스트 요소를 이용해 어떤 환자가 가장 심각한 증상 발병을 예측한다. 연구팀은 앞으로 AI를 개선해 더 면밀한 모니터링과 관리를 필요로 하는 코로나19 폐렴 환자 검사에 이용하기를 기대하고 있다. 또 이번 연구에선 코로나19 유래 폐렴과 호흡기 질환 차이를 비교하는 테스트는 실시하지 않았다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.