"이 환자 위험"…AI, 응급실서 자살 징후 포착

응급실 환자의 기본 정보만으로 자살 관련 행동 위험을 조기에 예측하는 인공지능(AI) 기반 접근법이 개발됐다.

27일(현지시간) 남아프리카공화국 요하네스버그대학교(UJ) 연구팀은 환자 입원 데이터와 AI 알고리즘을 사용해 자살 관련 행동(SRB) 위험을 추정하는 연구 결과를 국제학술지 '사이언티픽 리포트'에 발표했다.

이 AI 모델은 자원이 부족한 병원의 바쁜 시간대에 응급실 의료진을 대체하는 대신 보조하는 것을 목표로 한다. 남아공 일부 병원 응급실에서는 야간이나 주말에 의료진 1명이 30명 이상의 환자를 돌봐야 하는 경우가 있다.

연구에 사용된 AI 모델은 환자의 나이, 통증 수준, 과거 기분장애 기록 등을 주요 판단 근거로 삼았다. 체온, 혈압 등 생체 신호와 과거 약물 남용, 불안 진단 기록 등도 위험도 평가에 활용됐다.

이 모델은 기존에 전자 데이터로 저장된 환자 정보를 활용하기 때문에 응급실 직원이 추가로 데이터를 입력할 필요가 없다. 또한 환자 데이터가 병원 시스템 내에 저장돼 데이터 관리 문제를 줄일 수 있다.

연구에 사용된 4만1202명의 환자 데이터를 기준으로 1000건의 응급실 방문당 AI 모델의 예측 정확도를 분석했다. 그 결과, 866명은 위험이 없다고 정확히 예측했으며, 실제 위험이 있었지만 놓친 경우는 13명이었다.

또한 모델은 121명을 잠재적 위험군으로 분류해 추가 검사가 필요하다고 판단했다. 이 중 23명은 실제로 30일 내 자살 관련 행동이 기록된 것으로 확인됐다. 나머지 98명은 위험군으로 분류됐으나 관련 기록은 없었다.

이번 연구는 남아공과 인구 구성이 다른 미국 병원의 공개 데이터를 사용했다는 한계가 있다. 연구팀은 향후 더 큰 데이터셋을 활용하고, 각 병원의 환자 특성에 맞게 모델을 조정하며, 의료진이 이해하기 쉬운 사용자 인터페이스를 개발할 계획이라고 밝혔다.