서울성모병원 혈액병원 연구팀, 제한된 의료자원 배분 효율성 증대 기대
국내 연구팀이 코로나19 사망위험 예측모델을 개발해 추후 의료자원 배분의 효율성을 높일 것으로 전망된다.
가톨릭대학교 서울성모병원 감염내과 이동건(감염관리실장, 공동 교신저자)교수, 조성연 교수(공동 제1저자), 혈액내과 김동욱(가톨릭혈액병원장, 공동 교신저자), 박성수 교수(공동 제1저자) 연구팀이 국내에서 코로나19로 진단받은 환자 5,594명의 빅데이터를 활용해 코로나19 사망 위험요인을 분석하고 예측모델을 개발했다.
연구팀은 정부에서 공개한 질병관리청 의료 빅데이터를 활용해 2020년 1월부터 4월까지 코로나19로 확진된 5,594명의 사망위험 예측을 위해 2:1 비율의 개발 코호트(3,729명)와 검증 코호트(1,865명)로 구분해 연구를 진행했다.
그 결과, 코로나19 진단 시점에서 사망에 영향을 미치는 요인으로는 고령, 치매, 만성신질환, 호흡곤란 또는 의식 저하가 있는 경우와 절대림프구 수가 1,000개 미만인 것을 확인했다.
연구팀은 이들 요인을 개발코호트에서 점수로 체계화 후 생존 예측모델을 만들고, 위험도에 따라 저위험군, 중간위험군, 고위험군, 최고위험군으로 분류한 뒤 28일 생존율을 측정해 각각 99.8%, 95.4%, 82.3%, 55.1%라는 사망위험을 예측했다.
또한 연구팀은 14일 생존율과 28일 생존율을 알고리즘 성능을 평가하는 지표인 AUROC 기준으로 검증코호트에서 측정한 결과 각각 0.918, 0.896으로 예측모델의 우수성을 확인했다. AUROC 수치는 0.8 이상일 경우 신뢰도가 있는 것으로 간주된다.
위험단계가 클수록 사망률은 물론 이에 따른 인공호흡기 치료, 에크모 치료의 필요성이 커짐진다는 사실을 밝혀낸 연구팀은 코로나19 장기화로 진료 현장의 부담이 누적되고 있는 상황에서 코로나19 사망위험 예측모델을 통해 코로나19 환자의 중증 이행 여부와 함께 제한적인 의료자원을 효율적으로 활용하는 데 도움이 될 것으로 전망했다.
특히 연구팀은 예측모델을 손쉽게 활용할 수 있도록 웹사이트(https://ymdtech.kr/)를 구축했으며 논문의 내용과는 별도로 일반 환자를 대상으로 비록 경증이라도 산소치료가 필요한 질병 상태로의 이행 여부를 예측하는 모델을 개발해 제공하고 있다.
서울성모병원 감염내과 이동건 교수는 “이번 연구를 통해 개발된 코로나19 사망 예측모델은 보건소 및 지역사회에서도 쉽게 활용할 수 있는 요인들로 예측을 쉽게 할 수 있어 일선 현장에서 환자의 중환자실 입실 계획 등을 선제적으로 수립하는 데 활용할 수 있을 것”이라며 “의료자원이 부족한 해외현장에서 근무하는 근로자와 교민들에 대한 빠른 예측과 귀국 등의 대응방안 마련에도 도움이 될 것”이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 서울성모병원 생명존중기금과 가톨릭의대 재미동문회 지원으로 수행됐으며 연구결과는 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’ 2월호에 게재됐다.
