의료 인공지능 개발의 중요한 마일스톤, MDwalks EXI를 소개합니다

최근 라인웍스는 AI기반 정밀의료 서비스 개발 과제 ‘닥터앤서(Dr. Answer)‘에 참여하였습니다. 이 과제에서 라인웍스는 서울아산병원과 협력하여 환자의 응급 내원을 예측하는 모델을 개발하고 있습니다. 의료 인공지능은 딥러닝 기술로 전자의무기록을 학습하여, 심뇌혈관질환자의 진단, 예방, 처방과 같이 실제 의료 수요를 충족시키는 서비스를 제공합니다.

이 개발의 과정의 중간 결과물인 MDwalks EXI를 소개합니다. MDwalks EXI는 EXtensible Intelligence의 줄임말로 “사용자의 필요에 따라 확장이 가능한 형태의 인공지능”을 표방하고 있습니다. 이번 버전의 MDwalks EXI는 “입원 환자가 퇴원 후 30일 이내에 다시 입원할 확률”을 예측합니다.

이번 글에서는 기능적인 측면을 알아보고, 다음 글에서는 의료 인공지능의 기획의도, 기술적 내용으로 이어가도록 하겠습니다.

MDwalks EXI는 환자 목록, 환자 별 진료기록 timeline, 환자 별 의료행위 효과예측, 3가지의 페이지로 구성돼있습니다.

 

그림 1) 전체 입원 환자 목록 페이지

먼저 환자 목록에서 비식별화된 환자 개개인의 ID와 최근 입원 일 수, 진단명과 환자의 재입원확률 (0~100%), 사망위험도(0~20,000점) 예측을 볼 수 있습니다. 환자 전체 목록에서 의료진은 재입원확률이 높다고 예측되어 조금 더 세밀하게 살펴봐야할 환자를 선택 할 수 있습니다.

 

그림 2) 환자 개별 입원 의무 기록 페이지

두 번째로 환자의 Timeline을 선택하게 되면 입원한 기간동안의 의무기록을 자세히 살펴 볼 수 있습니다. 입원횟수와 기간, 진단, 시술 및 처치, 의약품 처방 및 투약, 시행한 검사 항목을 알 수 있고 일반혈액, 혈액화학, 소변, Vital sign 등은 측정 결과도 함께 기록되어 세부 내역을 확인할 수 있습니다. 

이와 같이 Timeline에서 확인 할 수 있는 다양한 항목들을 정제한 개별 환자의 의무기록과 30일 내 재입원, 사망을 라벨링한 데이터에 대해 심층신경망으로 학습을 하여 예측모델(Precidtive Model)을 생성하였습니다.

 

그림 3) 환자 별 의료행위 효과 예측 페이지

마지막 페이지인 의료행위 효과 예측에서는 환자의 재입원확률과 사망위험도를 확인합니다. 이 환자들에 추가로 시술 및 처치(Procedure), 검사 시행(Lab), 의약품 처방 및 투약(Drug) 했을시에 재입원확률이 어떻게 변하는지 추가로 예측할 수 있습니다. 가령, 위의 예시와 같이 재입원확률이 약 28.4%인 환자에게 DILT60 이라는 의약품을 처방할 경우, 환자의 재입원확률은 약 26.6%로 1.8%p 낮아지는 걸로 예측합니다. 이렇게 의료 인공지능을 모의 처방과 예상 결과의 확인은 의료진이 환자를 위한 더 나은 처방을 내리는데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

 

라인웍스는 현재까지 위에 소개한대로 환자의 향 후 상태를 예측하고 주요데이터를 탐색하는 딥러닝 프레임워크를 개발하였으며, 2018년 4분기 부터는 심혈관 주요 사건 재발을 예측하는 소프트웨어를 개발하는데 힘을 쏟을 예정입니다.  그 과정을 앞으로 블로그를 통해 틈틈이 전하겠습니다.

감사합니다.

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