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미국에서 매년 35만 명 이상이 사망하는 패혈증은 감염에 대한 심각한 전신 반응으로 신속한 진단과 치료가 필수적인 질환이다. 그러나 5년 전까지만 해도 패혈증 예측 AI 시스템은 실전에서는 제대로 기능하지 못했다. 특히 전자 의료 기록(EHR) 기업 Epic의 알고리즘은 수많은 오경보로 인해 의료진이 무시하거나 시스템을 아예 꺼버리는 상황이 발생했다.

이 같은 실패 이후 패혈증 예측 기술은 새로운 국면을 맞이하고 있다. Epic은 자체 알고리즘을 개선한 버전을 출시했으며, 스타트업들은 병원 시스템에서 새로운 모델을 테스트 중이다. 또한 대규모 언어 모델을 활용해 임상 기록에서 패혈증 징후를 분석하는 연구도 진행되고 있다.

최근에는 존스홉킨스 대학교 출신 연구팀이 개발한 Bayesian Health의 패혈증 플래깅 장비가 FDA 승인을 받았다고 화요일 발표했다. 이 장비는 실시간으로 패혈증 위험을 감지해 의료진에게 신속히 알림을 제공하는 시스템으로 주목받고 있다.

패혈증 예측 AI의 진화는 기술적 성능뿐만 아니라 실질적인 임상 활용 가능성까지 고려해야 한다는 점을 보여준다. 새로운 알고리즘과 장비들은 과거의 실패를 교훈 삼아 더 정확하고 실용적인 솔루션을 제공할 것으로 기대된다.

출처: STAT News
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