의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준)의 급성신부전(Acute Kidney Injury, AKI) 발생 위험 예측 딥러닝 모델 연구 논문이 디지털 헬스케어 분야 국제 학술지 'npj Digital Medicine(DOI: 10.1038/s41746-026-02722-2)'에 게재됐다.
‘npj Digital Medicine’은 네이처 포트폴리오(Nature Portfolio)가 발행하는 디지털 헬스케어 분야의 권위 있는 학술지로, 의료 AI 및 디지털 헬스 분야의 혁신 연구를 다룬다. 이번 연구는 급성신부전 위험을 예측하는 다양한 AI 모델을 개발하고, 실제 임상 환경의 연속적인 환자 데이터 흐름을 반영한 시뮬레이션 환경에서 모델 성능을 비교·분석했다.
급성신부전(AKI)은 입원 환자에게 흔히 발생하는 합병증으로 조기 예측과 대응이 필수적이다. AI를 활용한 예측 연구가 활발히 진행 중이나, 기존 모델은 특정 시점의 정확도(AUROC) 중심으로만 평가되어 실제 현장의 연속 모니터링 환경을 반영하지 못한다는 한계가 있었다.
이에 에이아이트릭스 연구진은 국내외 3개 의료기관 입원 환자 15만 7,323건의 데이터를 활용해 딥러닝 모델 3종과 머신러닝 모델 2종을 개발하고, 실제 병원의 연속 환자 모니터링 환경을 구현해 성능을 비교·검증했다.
연구 결과 딥러닝 모델이 기존 머신러닝 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 특히 단일 시점에서 가장 높은 정확도를 기록한 모델이 실제 의료 현장에서 반드시 가장 우수한 성능을 보이는 것은 아님이 확인됐다. 반면 시간에 따른 예측 성능의 안정성과 경보 발생 부담(Alert Burden)을 함께 고려한 평가를 통해 실제 임상 환경에 적합한 모델을 선별할 수 있음을 입증했다.
이경현 에이아이트릭스 연구원은 "이번 연구는 예측 정확도가 높은 AI 모델이 실제 의료 환경에서 반드시 유용한 것은 아니라는 점을 확인했다는 데 의미가 있다”라며, “정확도와 함께 예측의 일관성, 의료진의 경보 부담까지 종합 평가해야 실용적인 모델을 선별할 수 있으며, 앞으로도 의료 현장에 실질적 도움을 주는 AI 연구를 이어가겠다"고 전했다.
이미지 제공: 에이아이트릭스
