병원에 입원하는 환자의 약 10%에서 발생하는 비교적 흔한 질환인 급성 신손상 예측 개발 시스템이 개발됐다. 신장세포가 갑작스럽게 손상을 받아 신장기능이 약화되는 급성 신손상으로 인해 신장이 제 기능을 못하게 되면 노폐물이 배설되지 않고 몸 안에 그대로 쌓이기 때문에 조기에 발견해 바로 치료해야 한다.

김세중 분당서울대병원 신장내과 교수와 김기표 인하대병원 신장내과 교수팀은 인공신경망 기반의 ‘급성 신손상 예측 시스템’을 개발, 타당도까지 검증한 결과를 12일 발표했다.

연구팀은 분당서울대병원에 48시간 이상 입원한 환자 중 6만9081명의 데이터를 이용해 2단계 구조의 급성 신손상 예측 모델을 만들었다.
 

모델1은 입원기간(7일 이내) 동안 급성 신손상 발생 여부를 예측하는 구조로 환자의 데이터(나이·성별·진단명·투약정보·검사결과 등)가 입력되면 급성 신손상이 발생할지 여부를 알려주는 방식이다. 

모델2는 입원 후 24시간·48시간·72시간 시점의 혈청 크레아티닌 수치를 예측하는 구조로 설계됐다. 급성 신손상은 혈청 크레아티닌 수치의 상승 정도를 가지고 진단하기 때문에 모델2는 단순히 급성 신손상이 발생할지 예측하는 것을 넘어서 혈청 크레아티닌 변화 추이와 중증도까지 예측할 수 있는 게 장점이다. 아울러 신독성 약물을 복용 중인 환자가 이를 계속 복용할 경우와 중단할 경우, 혈청 크레아티닌 수치가 어떻게 변화될지도 예측할 수 있다.

연구팀은 개발된 예측 시스템이 다른 집단에도 적용될 수 있을지 검증하고자 분당서울대병원 입원환자(내부타당도) 7675명 및 서울대병원 입원환자(외부타당도) 7만2352명의 데이터를 대입해 시스템의 타당도를 분석했다.

분석결과 모델1의 급성 신손상 예측력은 내부타당도 88%, 외부타당도 84%로 나타났고, 중증 급성 신손상 예측력은 내부타당도 93%, 외부타당도 90%에 이른 것으로 확인됐다. 또한 모델2에서는 혈청 크레아티닌 수치를 예측하는 예측값의 오차 범위가 고위험군에서는 0.04∼0.09, 저위험군에서는 0.03∼0.08 이내였다.

연구팀은 “환자의 크레아티닌 수치를 시스템이 예측하는 예측값과 실제 검사를 통한 측정값의 차이(오차)가 작을수록 더 정확한 모델이라고 할 수 있는데 모델을 2단계로 구분해 시스템 예측 오차범위 줄이고 시스템 예측 정확도를 높였다”고 설명했다.

김세중 교수는 “이번에 개발한 급성 신손상 예측 시스템은 외부타당도 검증까지 완료하면서 단일 기관뿐만 아니라 다기관에서도 적용할 수 있는 장점을 갖추게 됐다”며 “본 시스템을 입원환자의 치료과정에 적용한다면 신장기능에 대한 실시간 관리뿐만 아니라 위험한 상황을 미리 예측 및 예방할 수 있는 환경까지 마련할 수 있다”고 말했다. 

이번 연구결과는 대한신장학회 신장학연구재단 연구비 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’ (JMIR, IF=5.03) 4월호에 게재됐다.