에이아이트릭스는 급성신부전 발생 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델 연구 논문이 국제 학술지 'npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)'에 게재됐다고 28일 밝혔다.
이번 연구는 국내외 3개 의료기관의 입원 환자 15만7323건 데이터 기반으로 급성신부전 예측 AI 모델을 개발하고 실제 병원의 연속 환자 모니터링 환경을 구현해 성능을 비교·평가했다.
기존 AI 연구가 특정 시점의 예측 정확도(AUROC)를 중심으로 성능을 검증한 것과 달리 실제 의료현장의 연속적인 데이터 흐름을 반영한 평가 프레임워크를 제시한 것이 특징이다.
연구 결과 딥러닝 기반 모델은 기존 머신러닝 모델보다 높은 예측 성능을 보였다. 특히 단일 시점에서 가장 높은 정확도를 기록한 모델이 실제 임상 환경에서도 가장 우수한 성능을 보이지는 않는 것으로 나타났다.
이에 대해 연구진은 시간에 따른 예측 안정성과 의료진의 경보 부담(Alert Burden)을 함께 고려해야 실제 의료현장에 적용할 수 있는 AI 모델을 선별할 수 있다고 설명했다.
이번 연구는 의료 AI 성능 평가가 단순한 정확도 중심의 지표를 넘어, 실제 임상 환경에서의 지속적인 활용 가능성과 운영 부담까지 고려해야 한다는 점을 보여줬다. 특히 시간 변화에 따른 모델 안정성과 경보 발생 부담을 함께 평가하는 접근법으로 의료 현장 적용성을 높일 수 있는 평가 방향을 제시했다.
이경현 에이아이트릭스 연구원은 “이번 연구는 예측 정확도가 높은 AI 모델이 실제 의료 환경에서도 반드시 유용한 것은 아니라는 점을 확인했다는 데 의미가 있다”며 “특히 정확도와 함께 시간에 따른 예측의 일관성, 의료진이 감당해야 할 경보량까지 함께 평가해야 실제 활용 가능한 모델을 선별할 수 있다”고 말했다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
