신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19) 환자 진단에서 인공지능(AI) 모델의 음성판단 정확도가 99%에 이르는 것으로 나타났다.

영국 옥스퍼드 대학과 캠브리지 대학, 미국 하버드 대학 연구원들은 최근 COVID-19 환자 선별에서 인공 지능 활용을 자세히 설명하는 의료분야 프리프린트 서버 ‘medRxiv’에 연구 결과를 발표했다.

연구팀은 표준 스크리닝 방법을 통해 진단을 생성하는 데 최대 48시간이 걸리기 때문에 임상 데이터를 사용해 AI 알고리즘을 훈련했다. 이를 통해 검진 비율이 낮은 환경에서 환자를 더 잘 분류하고 치료 시점에서 감염을 식별했다.

환자가 병원에 도착하는 동안 실시된 일상적인 혈액 검사, 혈액 가스 결과 및 바이털 사인 징후가 알고리즘을 훈련시키는 데 사용됐다.

응급실에서 COVID-19 증상을 보인 환자 진단에 사용된 AI 모델은 77 %의 민감도(sensitivity)와 96%의 특이도(specificity)을 나타냈고, COVID-19로 입원한 환자의 진단에 사용된 모델은 77 %의 민감도와 95%의 특이도를 나타냈다. 알고리즘이 음성으로 진단된 환자의 99 % 이상이 실제로 질병이 없었다.

진단 관점에서 민감도는 양성인 환자를 확진자로 얼마나 잘 찾아내는가에 대한 값이고 특이도는 음성인 환자를 정상으로 얼마나 잘 찾아내는가를 말한다. 즉, 민감도는 환자를 정확히 진단하는 비율이고, 특이도는 정상을 진단하는 비율이다.

민감도와 특이도는 검진을 받은 사람 관점에서 검진 수단의 정확도를 판단한 척도다.

*Artificial intelligence driven assessment of routinely collected healthcare data is an effective screening test for COVID-19 in patients presenting to hospital