이성호 한림대 동탄성심병원장(비뇨의학과 교수)과 김진 한림대 컴퓨터공학과 교수팀은 인공지능(AI)으로 요관결석 환자의 체외충격파쇄석술 성공 여부를 사전에 확인할 수 있는 예측모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

연구팀은 2012년 10월~2016년 8월 동탄성심병원에서 요관결석으로 체외충격파쇄석술을 받은 환자 791명을 분석했다. 전체 환자 중 509명(64.3%)은 체외충격파쇄석술로 결석 제거에 성공했으며 282명(35.7%)은 실패했다.

이후 두 환자군의 상세한 데이터를 분석한 뒤 환자의 나이, 성별, 결석의 상태 등 총 15가지 요인을 인공지능으로 분석해 체외충격파쇄석술 성공률 예측모델을 개발했다.

연구에 활용한 인공지능 모델은 입력된 데이터를 토대로 최적의 판단을 내리거나 결과를 예측하는 의사결정트리 알고리즘을 기본으로 한다. 예측을 위한 15가지 요인은 요관결석 환자가 병원에서 처음 실시하는 소변검사, 혈액검사, 컴퓨터단층촬영(CT) 등 세 가지 검사만으로 확인할 수 있다.

연구팀이 해당 모델을 다시 요관결석 환자 100명에게 적용한 결과 92.29% 정확도로 체외충격파쇄석술 성공여부를 예측했다. 이렇게 완성된 체외충격파쇄석술 성공률 예측모델은 전세계 의료진이 이용할 수 있도록 웹사이트를 통해 공개됐다.

이성호 병원장은 “체외충격파쇄석술을 받고도 치료에 실패한 요관결석 환자는 적잖은 금전적 손해를 보는 것은 물론 다른 치료를 받기까지 오랜 시간 통증을 견뎌야 했다”며 “인공지능을 활용한 체외충격파쇄석술 성공률 예측모델은 요관결석 환자에게 가장 적절한 치료방법을 빠르고 정확하게 결정하는 데 도움이 될 것”이라고 설명했다.

요관결석은 요로계에 결석이 생겨 소변 흐름이 원활하지 않고 이로 인해 칼로 찌르는 듯한 극심한 통증이 생긴다. 치료법은 결석이 자연적으로 배출될 때까지 기다리는 대기요법, 충격파로 몸 밖에서 결석을 분쇄하는 체외충격파쇄석술, 내시경시술 및 개복수술 등으로 나뉜다. 이 중 체외충격파쇄석술이 외부상처 없이 결석을 제거할 수 있어 가장 선호된다.
하지만 체외충격파쇄석술만으로 모든 결석을 치료할 수 없고 치료 전 정확한 결과를 예측하기 어려워 시간과 비용만 낭비한 채 수술 같은 다른 치료를 추가로 받는 사례가 종종 있다.

이번 연구결과는 ‘인공지능을 이용한 요관결석 치료에 대한 체외충격파쇄석술 성공률 예측모델(A Prediction Model Using Machine Learning Alogrithm for Assessing Stone-Free Status after Single Session Shock Wave Lithotripsy to Treat Ureteral Stones)’이라는 제목으로 미국비뇨의학회 과학기술논문인용색인(SCI)급 국제학술지인 ‘비뇨기과학회지(The Journal of Urology)’ 최신호에 게재됐다. 이 학술지는 인용지수(Impact Factor)가 5.381로 세계 비뇨의학과 학술지 중 두 번째로 높다.