사회
고려대 안암병원, 이재명·백승민 교수팀 "응급의료 활용 기대" 외상환자 조기 사망 예측 AI 모델 개발
뉴스보이
2026.07.07. 13:24
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간단 요약
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전국 공공 데이터로 높은 정확도의 외상 사망 예측 AI 모델을 개발했습니다.
XGB 모델이 우수한 성능을 보이며, AI 판단 근거도 제시했습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
고려대학교 안암병원 중환자외상외과 이재명 교수와 이화여자대학교 목동병원 중환자외과 백승민 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI)을 활용하여 외상환자의 조기 사망 위험을 높은 정확도로 예측하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 전국 단위 공공 데이터를 기반으로 성능을 검증했으며, AI의 판단 근거까지 제시하여 응급의료 현장에서의 활용 가능성을 높였습니다. 외상은 교통사고나 추락 등으로 발생하는 중증 손상으로, 환자의 상태가 짧은 시간 안에 급격히 악화될 수 있어 초기 단계에서 사망 위험을 정확히 평가하는 것이 중요합니다.
연구팀은 2016년부터 2020년까지 질병관리청 국가손상정보포털의 중증외상조사 자료 20만 7012건을 분석했습니다. 로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, XGB 등 6개 기계학습 알고리즘을 적용한 결과, XGB 모델이 가장 우수한 성능을 나타냈습니다. 이 모델은 외상 사망 예측에서 AUROC 0.985, AUPRC 0.957을 기록했으며, 특히 코로나19 팬데믹 기간인 2020년 데이터에서도 안정적인 성능을 유지했습니다.
또한 연구팀은 설명 가능한 AI 기법인 SHAP을 활용하여 AI가 예측에 중요하게 반영한 요소를 분석했습니다. 그 결과 병원 도착 전 심정지 여부, 손상중증도점수(ISS), 환자 연령, 첫 수혈까지 걸린 시간 등이 조기 사망 위험을 결정하는 핵심 변수로 확인되었습니다. 이번 연구는 예측 정확도뿐 아니라 해석 가능성과 실제 의료현장 적용 가능성까지 함께 고려했다는 점에서 의의가 있습니다.
이재명 교수는 이번 연구가 응급의료체계와 외상진료 현장에서 중증 환자의 위험도를 보다 신속하고 객관적으로 평가할 수 있는 기반이 될 것으로 기대한다고 밝혔습니다. 백승민 교수는 전국 외상 등록자료를 활용해 체계적인 조기 사망 위험 선별 가능성을 확인했으며, 향후 추가 보정과 전향적 검증을 통해 AI 기반 위험 선별 모델을 실제 적용하는 연구로 확대해 나갈 계획이라고 설명했습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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