[24. 3. 5] 의료 현장의 필요를 발굴하여 기술로 연계하는 Medical Affairs, Luke를 소개합니다

핵심 요약

에이아이트릭스의 VitalCare를 활용한 패혈증 예측 연구와 임상 적용 방향에 대한 인터뷰 내용을 요약합니다.

구현 방법

• 익명화된 대형 병원 데이터를 이용해 패혈증 관련 변수로 학습하는 ML 알고리즘을 구성
• 감염·면역교란·장기부전 등 다중 경로를 반영하는 모델 설계
• 임상현장에 바로 적용 가능한 CDSS 형태로 병원 시스템과 연계

주요 결과

• 데이터 축적에 따라 예측 성능이 지속적으로 개선되는 경향이 확인됨
• 실제 사례에서 VitalCare 알람이 임상 의사결정 보조에 기여한 사례가 보고됨
• 다제내성균 예측 등 새로운 연구 주제와 사용성 연구 등 확장 계획이 제시됨