뮌헨, 2023년 5월 24일 /PRNewswire/ -- 덴마크의 연구원들이 긴급 통화 처리자가 인식하지 못하는 뇌졸중 사례에 대처하기 위해 새로운 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다. 이 프레임워크는 연구 대상 남녀 모두와 모든 연령대에 걸쳐 뇌졸중을 인식하는 데 있어 긴급 통화 처리자를 능가했다. 이는 향후 뇌졸중을 조기에 정확하게 식별하기 위한 보조 도구로서 이 프레임워크의 잠재력을 나타낸다.
유럽뇌졸중학회(European Stroke Organisation Conference, ESOC) 2023에서 발표된 후향 연구는 2015~2020년에 코펜하겐 응급 의료 서비스에 걸려온 150만 건 이상의 전화 데이터 세트와 덴마크 뇌졸중 등록부(Danish Stroke Registry)를 바탕으로 도출됐으며, 여기에는 7천 건 이상의 뇌졸중 관련 통화가 포함됐다. 연구원들은 이 데이터를 활용해 AI 프레임워크를 훈련시키고, 통화 음성을 문자화한 후 그 텍스트를 기반으로 뇌졸중의 위험을 예측했다.
2021년부터의 통화 자료를 평가한 결과, AI 프레임워크가 뇌졸중 사례를 식별하는 데 있어 긴급 통화 처리자보다 더 효과적인 수행을 한 것으로 나타났다. AI 프레임워크는 63.0%의 재현율(민감도)과 24.9%의 정밀도(양성 예측값)를 달성하며 F1 점수 35.7점을 받았다. 그에 반해, 긴급 통화 처리자는 52.7%의 재현율과 17.1%의 정밀도로 F1 점수 25.8점을 기록했다.
주요 연구 저자 중 한 명인 코펜하겐대학 병원의 Jonathan Wenstrup 박사는 "의료 지원을 원하는 환자의 첫 번째 접촉 지점 중 하나인 긴급 통화 처리자는 뇌졸중의 정확한 조기 인지를 촉진하는 데 중요한 역할을 한다"며 "많은 뇌졸중 사례가 이 단계에서 감지되지 못함으로 인해 치료가 지연되며, 이는 환자에게 잠재적으로 생명을 위협하는 결과를 초래할 수 있다"고 설명했다.
뇌졸중은 유럽 전역에서 사망의 두 번째 주요 원인이자 성인 장애의 주요 원인이 되고 있으며, 매년 100만 명 이상에게 영향을 미친다. 인구의 지속적인 증가와 고령화로 인해 EU에서 뇌졸중 환자의 수는 2017~2047년에 27%나 증가할 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고, 많은 뇌졸중은 예방이 가능하며, 조기에 치료하면 긍정적인 결과를 얻을 가능성이 크게 높아질 수 있다.
Wenstrup 박사는 "이 새롭고 비용 효율적인 지원 도구를 구현함으로써, 뇌졸중 식별을 개선하고, 더 많은 환자가 적시에 적절한 치료를 받도록 보장함으로써 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
