고령·치매·만성 신장질환·호흡곤란 등 위험요인으로 거론

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 유행이 장기화하는 가운데 빅데이터를 활용해 코로나19 환자의 사망 위험을 가늠할 수 있게 됐다.

서울성모병원 감염내과 이동건·조성연 교수, 혈액내과 김동욱·박성수 교수 연구팀은 국내 코로나19 환자 5천594명의 빅데이터를 활용해 코로나19 사망 위험요인을 분석하고 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.

그 결과 코로나19 진단 시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로 고령, 치매 동반, 만성 신질환 동반, 호흡곤란 또는 의식 저하가 있는 경우, 절대 림프구 수 1천개 미만 등이 확인됐다.

연구팀은 이런 요인을 점수로 체계화한 뒤 생존과 사망 예측 모델을 만들고 위험도에 따라 분류했다.

이후 28일 생존율을 측정한 결과 저위험군 99.8%, 중간위험군 95.4%, 고위험군 82.3%, 최고위험군 55.1%로 나타났다.

이 결과를 알고리즘 성능을 평가하는 AUROC 기준에 따라 검증한 결과 0.896의 정확도를 보였다.

AUROC 수치가 1.0이면 완벽한 예측 모델을 의미하며 0.8 이상이면 신뢰도가 있는 것으로 간주한다.

연구팀은 이 모델이 코로나19 환자의 중증 이행 여부를 예측해 제한적인 의료자원을 효율적으로 활용하고 배분하는 데 기여할 것으로 예상했다.

이 교수는 "이번에 개발한 코로나19 사망 예측모델은 일선 의료현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것"이라며 "의료자원이 부족한 해외에서 근무하는 근로자와 교민 등의 귀국 등 대응방안 마련에도 도움이 될 것"이라고 말했다.

연구 결과는 의료정보학 분야 국제학술지 'JMIR'(Journal of Medical Internet Research)에 게재됐다.

코로나19 환자 사망 예측 모델 개발…위험수준별 신뢰도 확인

/연합뉴스

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