DeepTRACK: 딥러닝 기반 중환자 퇴실에 따른 상태 악화 위험 예측 시스템

초록

적절한 중환자실 퇴실 시점을 정하지 못하거나 퇴실한 환자가 재입실하는 경우 추가적인 의료비용 발생, 환자의 고통 증가 그리고 의료진의 업무 부담 증가 등 다양한 문제가 발생한다. 하지만, 퇴실 시점을 예측하는 것은 매우 어려운 작업이며 전적으로 의료진의 판단에 맡기고 있다. 본 연구에서는 중환자실 퇴실 여부 결정을 돕기 위해 기록된 환자의 상태를 기반으로 퇴실 후 7일 이내 재입실 또는 사망 여부를 예측하는 시스템인 DeepTRACK을 개발했다. 환자 정보는 1일 단위로 기록된 시계열 데이터이며 결측값이 존재할 수 있다. 우리는 결측값이 존재하는 시계열을 다루기 위해 결측값 보간 기능을 갖고 있는 GRU-D++ 모델을 사용했다. 실험 데이터는 MIMIC-IV 2.2를 사용했으며 실험 결과 AUROC 0.772를 달성해 개발한 시스템이 기존에 사용되던 임상지표인 SWIFT 점수보다 더 높은 정확도를 갖고 있음을 확인했다.

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