인공지능을 활용한 맞춤형 항생제 처방이 가능해질 전망이다.
13일 아주대의료원에 따르면, 박래웅 의료정보학교실 교수 연구팀은 의료 빅데이터를 기반으로 ‘항생제 내성 예측 AI’(인공지능)를 개발했다.
연구팀은 상급종합병원 275만명의 공통데이터모델(CDM) 데이터베이스를 활용해 인공지능을 기반으로 한 경험적 항생제 내성 예측 모형을 만들었다.
예측 모형은 입원 환자 중 병원성 요로감염 의심 환자를 대상으로 ▲환자 기저 특성(인구학적 특성·진단 기록·약물 처방력·검사 및 처치력 등) ▲타 기관 전원 기록 ▲항생제 감수성 경향(antibiogram) 등 다양한 정보를 활용했다.
연구결과, 8가지 항생제 감수성 패널 결과를 예측하는 이번 모형의 성능이 기존의 다른 선행 연구결과보다 더 우수한 결과를 보였다고 한다.
박 교수는 “이번 연구는 감염질환 특성에 맞는 대규모 의료 데이터를 확보해 의료 현장에서 활용 가능한 ‘임상의사 결정 지원 시스템’ 모형을 선보였다는 데 의의가 있다”며 “활용도를 높이기 위해 애플리케이션 형태로도 개발했다”고 알렸다.
연구결과는 국제항균제학회지 11월호에 ‘개인화된 경험적 항생제 선택을 위한 머신러닝 기반 예측 모형 개발’이라는 제목으로 실렸다.
한편, 항생제 내성 원인에는 ▲불필요한 투여 ▲부적절한 항생제(경험적 항생제 포함) 선택 ▲용법·용량 오류 ▲투여 시간 지연 등이 있다.
항생제 부작용과 내성을 막기 위해 환자에게 처방 전 내성 여부를 확인해야 하지만, 치료가 시급해 처방을 미룰 수 없는 경우 의사 개인의 지식과 경험을 토대로 가장 적합한 항생제를 처방한다. ‘경험적 처방’을 할 수밖에 없는 게 의료 현장의 현실인 것.
이 때문에 발생하는 부작용과 내성 문제는 심각한데 비단 우리나라만의 문제가 아니다. 한 보고에는 항생제 내성 문제를 잡지 못하면 오는 2050년 전 세계적으로 매년 약 1000만명이 사망할 수 있다는 내용이 담겼다.