검사 기록 일부 없어도 위험 예측하는 AI, 병원엔 어떤 의미일까

응급실이나 중환자실에서는 모든 환자의 검사 결과와 기록이 한꺼번에 갖춰지는 경우가 드뭅니다. 혈액검사 결과가 아직 안 나왔거나, 입원 초기라 임상 기록이 얼마 없거나, 활력징후 측정 시점이 환자마다 제각각인 상황이 일상적입니다. 병원이 조기경보시스템 같은 AI 도구 도입을 검토할 때 실무자들이 자주 묻는 질문도 “정보가 다 안 갖춰진 상태에서도 이 AI가 제대로 작동하는가”입니다. 최근 연세대 연구팀이 이 질문에 정면으로 답하는 연구 결과를 내놓아 살펴볼 만합니다.

무엇을 연구했나

연세대 의과대학 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수, 홍재성 연구원 연구팀은 검사 결과나 임상 기록이 일부 빠진 상태에서도 안정적으로 작동하는 멀티모달 AI 프레임워크 ‘ETF-UML’을 개발해 국제 학술지 Information Fusion에 발표했습니다(메디칼트리뷴·메디칼업저버, 2026-09-16). 멀티모달 AI란 환자 기본정보, 검사 수치, 활력징후 같은 시계열 데이터, 의료진이 남긴 기록(텍스트)처럼 서로 다른 형태의 정보를 함께 분석하는 방식을 말합니다.

연구팀은 중환자 진료 데이터베이스인 MIMIC-IV(30일 사망 예측 19만27건, 90일 사망 예측 16만4723건)와 eICU(원내 10일 사망 예측 11만9852건)를 활용해 모델 성능을 검증했습니다.

결측 데이터에서도 흔들리지 않았다

검증 결과, 환자 기본 정보 같은 표 형식 데이터는 모두 확보하고 나머지 두 종류(시계열 데이터와 임상 기록 텍스트)의 관측 비율을 30%까지 낮춘 상황에서도 ETF-UML은 모든 조건에서 기존 최고 성능 모델보다 우수한 성능을 보였습니다. eICU 데이터에서는 성능 차이가 최대 5.34점까지 벌어졌습니다. 또한 여러 종류의 데이터를 결합하는 과정에서 쓴 최대 그래픽 메모리는 0.44기가바이트로, 비교 대상이었던 멀티모달 모델(MUSE)의 4.70기가바이트와 비교해 10분의 1 수준이었고, 연산량도 절반 이하였습니다(메디칼트리뷴·메디칼업저버, 2026-09-16). 정확도뿐 아니라 적은 컴퓨팅 자원으로도 작동했다는 점이 눈에 띄는 대목입니다.

병원 행정·간호가 눈여겨볼 점

이 연구는 아직 공개된 중환자 데이터베이스(MIMIC-IV, eICU)를 활용한 연구 단계이며, 국내 병원 현장에 바로 적용된 사례는 아닙니다. 다만 병원 실무자에게 주는 시사점은 있습니다.

행정 담당자 입장에서는, AI 조기경보·예후예측 솔루션 제안서를 검토할 때 “데이터가 일부 빠진 상황에서도 검증됐는가”, “그 검증에 필요한 연산 자원은 어느 정도인가”를 확인 항목에 넣을 필요가 있습니다. 이번 연구처럼 결측 데이터에 강하고 메모리 사용이 적은 모델일수록 서버 인프라 투자 부담이 줄어들 여지가 있기 때문입니다.

간호 현장에서는 조기경보시스템의 알람이 검사 지연이나 기록 누락 때문에 부정확해지는 경우를 자주 경험합니다. 이런 결측 상황에서도 안정적으로 작동하도록 설계된 모델이 학계에서 연구되고 있다는 점은, 앞으로 도입될 알람 도구를 평가할 때 참고할 기준이 될 수 있습니다. 다만 이는 연구 단계의 결과이며, 특정 환자의 위험도 판단이나 치료 결정을 AI 혼자 내리도록 하는 것과는 다른 이야기입니다.

정리

연세대 연구팀이 개발한 ETF-UML은 검사 기록이나 임상 정보 일부가 빠진 상태에서도 기존 모델보다 안정적으로 환자 위험도를 예측했고, 최대 그래픽 메모리 사용량은 약 10분의 1, 연산량은 절반 이하였습니다. 아직 국내 병원 도입 사례가 아닌 연구 단계이지만, AI 도구를 검토하는 행정 담당자와 알람 기반 업무를 하는 간호 현장 모두에게 “데이터가 불완전한 실제 환경에서도 검증됐는가”라는 질문의 중요성을 보여주는 사례입니다.

출처: 메디칼트리뷴, 검사·임상기록 없어도 사망 위험 예측 AI 개발 보도, 2026년 9월 16일 · 메디칼업저버, 검사·임상기록 일부 없어도 안정적 멀티모달 의료 AI 개발 보도, 2026년 9월 16일

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