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Nikkei X-TECH_2023.7.21

엔비디아와 뉴욕대학, 재입원 위험을 예측하는 대규모 언어모델 개발
10%이상 정밀도 향상

미국 엔비디아(NVIDIA)와 미국 뉴욕대학(NYU)은 공동으로 병원에서 퇴원한 환자의 재입원 위험을 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다. 의사의 의학적 개입이 필요한 환자를 조기에 특정해 재입원 가능성을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대되고 있다.

양 측은 NYU의 학술의료센터인 NYU 란곤헬스(Langone Health)가 보유한 10년치의 건강기록 등을 토대로 퇴원 후 30일 이내 등 재입원 위험을 산출하는 대규모 언어모델(LLM)을 개발했다. 재입원을 예측하는 기존 머신러닝 모델과 비교해 예측 정확도는 10% 이상 높다고 한다.

이번에 개발된 모델은 NYU 의료시스템에서 퇴원한 5만 명 이상의 환자에게 적용. 이메일 알림을 통해 의사와 재입원 위험 예측을 공유하고 있다. 향후 LLM의 예측에 따른 개입이 재입원율을 낮출 수 있는지를 검증하는 임상시험도 계획하고 있다.

미국에서는 입원 환자의 15% 가까이가 퇴원 후 30일 이내에 재입원하고 있다. 재입원은 감염병이나 항생제 과다 처방 등이 원인이 될 수 있으며, 환자의 병세 악화와 의료 비용 증가를 초래한다.

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