의료 분야에서 인공지능을 이용한 예측 모델의 유용성을 판단하기 위해서는 적절한 외부 검증이 중요하다. 서울아산병원 마취통증의학과 이상욱 교수는 최근 서울대병원, 이대목동병원, 보라매병원 의료진과 함께 각 기관 데이터로 학습한 인공지능 예측 모델을 교차 검증하여 수술 후 30일 이내 사망률을 예측하는 연구를 진행했다.

연구팀은 2001년부터 2021년까지 4개의 병원으로부터 약 45만 명의 전자의무기록시스템 데이터를 추출하여 각 병원의 데이터로 학습한 인공지능으로 혈액검사 결과와 나이, 성별, 체질량지수, 응급수술 여부, 수술 유형, 마취 방법 등의 정보를 분석했다. 그 결과 수술 후 30일 이내 사망률을 예측하는 데 있어 적은 수의 입력 변수만을 가지고도 많은 수의 데이터 변수를 활용하는 기존의 예측 모델에 비해 예측 성공률이 10% 이상 높은 것으로 나타났다. 서로 다른 데이터베이스를 기반으로 하는 4개의 인공지능 모델을 통해 교차 검증함으로써 예측 성능의 유효성 및 임상적 유용성을 확인한 것이다.

이상욱 교수는 “여러 인공지능 모델을 교차 검증한 이번 연구를 통해 작은 수의 입력 변수만을 이용하여 다기관에서 적용 가능한 인공지능 모델의 개발 가능성을 확인할 수 있었다”라고 말했다.

이번 연구결과는 의료정보학 분야에서 국제적으로 저명한 「npj 디지털 메디슨」에 최근 게재됐다.