[바이오타임즈] 필립스가 인공지능을 활용한 감염여부 예측 기술을 美 국방부와 함께 개발하고, 이와 관련해 18개월 동안 진행해온 프로젝트 RATE(Rapid Analysis of Threat Exposure)의 결과를 발표했다. 이는 인간을 대상으로 하여 증상 전에 감염을 예측하는 최초의 대규모 프로젝트로, 인공지능을 통해 활력 징후와 다른 생물학적 지표(바이오마커)를 관찰하여 환자의 증상이 나타나기 48시간 전까지 감염 가능성을 예측한다. 필립스는 RATE 프로젝트로 감염에 대한 임상 증상이 생기기 전 시간에 따라 활력 징후와 바이오마커의 조합이 달라지는 것을 확인했다고 밝혔다.
필립스와 美 국방부는 미군 병사들의 건강을 비침습적인 방법으로 상시 추적하기 위해 군인이 착용하는 장치에 탑재할 목적으로 기술을 개발하여, 환자의 감염이 더 진행되고 주변인까지 노출되는 시점에 도달하기 전에 군인 사이의 감염을 감지하고자 했다. 하지만 군대의 사용에 국한되지 않고 민간 의료 환경에서도 광범위하게 적용될 예정이다.
필립스에 따르면, 이 기술은 4만 1천 건 이상의 감염 사례에서 도출되는 대규모 데이터 세트를 필요로 한다. 이 데이터 세트는 700만건 이상의 환자 병원 이용 데이터가 들어있는 대규모 저장소에서 추출되었으며, 이 사례들은 건강한 군인들의 감염을 위한 대용 데이터 세트로 사용되었고 질병의 예측 알고리즘을 개발하기 위해 분석되었다.
필립스 북미지역 연구 책임자인 Joseph Frassica 박사는 필립스의 AI 와 원격 환자 모니터링에 대한 경험, 대규모 데이터와 국방위협감소국의 혁신을 위한 욕구를 결합함으로써 비침습적으로 수집된 바이오마커에 기반한 매우 예측 가능한 조기경보 알고리즘을 개발할 수 있었다며, 이러한 결과는 추후 다른 의료 환경에도 적용될 수 있을 것이라고 전했다.
