이풍렬·손희정·홍성노 성균관대 삼성서울병원 소화기내과 교수팀은 2003~2012년 대장내시경검사를 받은 환자 약 5만명의 빅데이터를 분석해 대장암의 원인이 되는 진행성 선종 발생위험을 확인할 수 있는 한국형 자가진단 예측모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

소화기질환 분야에서 빅데이터 기술을 활용해 질병 예측모델을 개발한 것은 이번이 처음이다. 현재 사용 중인 예측모델보다 간편하고 신뢰도가 높아 의료진뿐만 아니라 일반인에도 도움될 것으로 기대된다.

연구팀은 우선 연구기간 동안 병원을 찾은 환자 4만9450명의 의무기록을 정량화했다. 이를 토대로 선종이 발견된 환자와 그렇지 않은 환자를 각각 분석해 나이, 성별, 흡연력, 음주빈도, 아스피린 복용 여부 등 위험인자 5가지를 특정해 지수화했다.

이어 새 모델의 유효성을 평가한 결과 적중률(AUC, Area Under the Curve)이 71.6%로 기존 아시아·태평양 예측모델의 67.8%보다 높았다. 또 고위험군은 저위험군보다 대장선종 발생 위험이 3.8배 높은 것으로 나타났다. 고위험군에 속하면 조기에 대장내시경검사를 받는 등 적극적인 위험 관리가 필요하다.

이풍렬 교수는 “비정형화된 의료기록을 수치화해 빅데이터 분석함으로써 위험예측 모델을 만드는 데 성공했다”며 “대장암으로 악화될 수 있는 대장선종 위험 정도를 가늠하는 데 보탬이 되길 바란다”고 말했다.

이번 연구는 미국 공공과학도서관이 발행하는 국제학술지 ‘플로스원(PLoSONE)’에 게재됐다.