언론보도

-국제학회서 우수논문상 수상
-임상 조기경보 시스템 활용 가능성 제시

[투데이안] 전북대학교 연구진이 만성폐쇄성폐질환 급성악화를 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하며 임상 적용 가능성을 높였다.

전북대학교 공과대학 소프트웨어공학과 조재혁 교수 연구팀은 최근 인도네시아 비누스대학교에서 열린 ‘2026 ICOBAR-SMART Joint Conference’에서 관련 논문을 발표해 우수논문상을 수상했다고 7일 밝혔다.

이번 연구에는 조재혁 교수와 김혜신 박사, 유서헌 박사과정생, 김재홍 석사과정생이 참여했다.

연구팀은 기존 머신러닝 기반 예측 모델이 장기 시계열 의존성 포착과 데이터 불균형 문제에서 한계를 보인 점에 주목해 이를 개선한 딥러닝 기반 시계열 분석 모델을 제시했다.

연구는 미국 MIT가 구축한 중환자실 임상 데이터베이스인 MIMIC-IV를 활용해 진행됐으며, COPD 환자 데이터를 기반으로 심박수와 혈압, 산소포화도, 호흡수, 체온 등 8개 활력징후를 반영한 다변량 예측 모델을 개발했다.

특히 Transformer 구조를 적용하고, 연속 생리 신호를 일정 구간으로 나누는 패칭 기법과 균형 랜덤 언더샘플링 기법을 도입해 데이터 불균형 문제를 개선했다.

실험 결과 해당 모델은 급성악화 발생 1시간 전 예측에서 AUROC 0.7502, 재현율 86.27%를 기록해 실제 악화 사례의 상당수를 사전에 탐지할 수 있는 것으로 나타났다.

이는 기관지확장제 투여 강화나 감염 의심 시 항생제 처방, 산소치료 조정 등 선제적 의료 개입을 지원하는 임상 의사결정 시스템으로 활용될 수 있는 가능성을 보여준다.

조재혁 교수는 “중환자실 COPD 환자의 급성악화를 사전에 예측해 적시에 대응할 수 있는 임상 조기경보 시스템의 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 다기관 검증과 장기 예측 모델로 확장해 실제 의료 현장 적용성을 높여 나가겠다”고 말했다.

한편 이번 연구는 BK21 Four 사업의 지원을 받아 수행됐다.

출처 : 투데이안(https://www.todayan.com)

https://www.jjilbo.com/news/articleView.html?idxno=329718

https://www.lecturernews.com/news/articleView.html?idxno=200219

https://www.jeonmin.co.kr/news/articleView.html?idxno=437406

https://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=3002606

https://www.kyosu.net/news/articleView.html?idxno=202924

https://www.clinicjournal.co.kr/mobile/article.html?no=20111

https://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=604764