인공지능 기반 비색 가스센서 시스템을 통한 초고속 패혈증 진단

기계공학과 정효일 교수 연구팀(공동 1저자 신준철 박사(한국재료연구원), 하성민 박사과정)은 신속하고 정밀한 패혈증 진단이 가능한 인공지능 기반 색변화 가스 센서와 하이브리드 알고리즘이 통합된 진단 플랫폼을 개발하였다. 패혈증은 높은 사망률을 보이는 치명적 질환으로, 기존 배양 기반 진단은 24~72시간이 소요되는 한계가 있었다. 이에 본 연구팀이 개발한 플랫폼은 체액에서 발생하는 휘발성 유기화합물(VOCs)을 AI 기반 RSBoost 알고리즘으로 분석해 1시간 이내에 패혈증을 판별하며, 임상 모사 검증에서 96% 이상의 정확도로 신뢰성을 입증하였다. 해당 연구 성과는 digital healthcare 분야 JCR 상위 0.3% 국제 저명 학술지인 npj Digital Medicine(IF 15.1)에 게재되었다.

관련 논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41746-025-01851-4