이번 연구는 재난의학 분야 국제 학술지 ‘Disaster Medicine and Public Health Preparedness’에 게재되었다.
불산은 전자제품 제조 및 공업 분야에서 널리 사용되는 화학 물질로, 인체에 노출 시 눈, 피부, 호흡기 등에 심각한 화학적 손상을 유발할 수 있다. 연구팀은 머신러닝 알고리즘을 활용해 2012년 구미시 화학공장 불산 누출 사고 불산 노출 환자 160명의 임상 데이터를 분석해 ‘수정된 IGSA(자극성 기체 증후군 제제, mIGSA) 기준’을 개발했다.
이 기준은 ▲연령 49세 이상 ▲분당 호흡수 19회 이상 ▲호흡곤란, 가슴 통증 등 주요 증상 두 가지 이상 충족 등(기존 IGSA 기준 충족 여부)의 세 가지 요소로 구성되며, 이 중 두 가지 이상을 충족하면 중증 위험이 높은 것으로 판단한다. 연구팀은 이 기준을 통해 환자의 상태를 즉시 치료가 필요한 고위험, 증상을 관찰하며 치료할 중간 위험, 외래 진료와 관리가 가능한 저위험으로 분류했다. 기준의 정확도 검증 결과, 위험도의 예측 정확도는 약 84%로, 불산 노출 환자의 중증도를 효과적으로 분류할 수 있는 것으로 나타났다.
신희준 순천향대 부천병원 재난의학센터장(응급의학과 교수)는 “이번 연구는 실제 환자 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 활용해 화학 재난 대응을 위한 체계적 선별 진료 기준을 개발하고 검증한 세계 첫 연구다. 불의의 화학 재난 발생 시 의료 자원의 효율적 분배 및 환자 생존율 향상에 기여할 것으로 예상된다”고 밝혔다.
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