패혈증은 높은 사망률을 가진 중증 질환으로, 조기 인식과 정밀 관리는 임상에서 중요한 도전 과제입니다. 기존 평가 도구는 정적 데이터에 의존하여 동적 상태 모니터링과 개인 맞춤 치료 요구를 충족하기 어렵습니다. 인공지능(AI)은 다차원 임상 데이터를 통합하여 패혈증의 조기 경고, 위험 계층화, 아형 식별 및 치료 결정 지원에 새로운 해결책을 제공합니다. 그러나 AI의 임상 전환은 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 윤리적 규제 체계의 부재에 제한을 받습니다. 본문은 패혈증 관리 분야에서 AI의 최신 발전을 체계적으로 검토합니다: 기계 학습 및 딥러닝 모델은 시계열 데이터에서 조기 위험을 인식하여 선제 경고를 가능하게 하며; 비지도 학습은 패혈증의 이질성을 해석하고 예후 및 치료 반응이 다른 아형을 분류하는 데 도움이 되며; 치료 측면에서 AI는 체액 소생, 혈관 활성 약물 및 항생제의 정밀 적용에 대한 의사 결정 지원을 시작합니다. 향후 발전은 고품질 다기관 데이터 세트 구축, 해석 가능한 알고리즘 개발, 전향적 연구를 통한 임상 효용 검증에 집중해야 하며, 의사를 중심으로 AI가 보조하는 협력 진료 모델 구축을 목표로 하여 패혈증 환자의 예후 개선에 기여할 것입니다.

인공지능;패혈증;기계 학습;조기 경고;의사 결정 지원