한승석 서울대병원 교수팀, 신장학 연구에 최초로 AI 접목 … 기존 예측도구보다 정확도 높아
지속성 신대체요법을 받는 급성 신장 손상 환자의 예후를 예측할 수 있는 도구가 개발됐다. 한승석 서울대병원 신장내과 교수팀은 급성 신장 손상 환자 1571명을 대상으로 한 연구결과를 지난달 ‘중환자관리’(Critical Care, IF 6.96) 저널에 발표했다.
지속성 신대체요법이란 급성 신장 손상을 겪는 환자에게 24시간 지속적으로 진행하는 투석 방법이다. 급성 신장 손상이 매우 심하게 발생하면, 소변이 나오지 않고 혈압이 불안정하다. 이때 약물요법으로는 환자 상태를 유지하기 어렵기 때문에 지속성 신대체요법을 실행한다.
이미 상태가 많이 악화된 환자를 대상으로 시행하는 만큼 환자들의 사망률이 약 50%에 달하지만 사망 위험도를 정확히 예측하기가 까다롭다. 지금까지 중환자실 환자의 예후를 예측하기 위해 APACHE Ⅱ, SOFA 등을 활용해왔으나 신대체요법을 받는 환자의 예후 예측에는 오차가 컸다.
이에 연구팀은 인공지능을 활용해 지속성 신대체요법을 받는 환자에 최적화된 사망예측도구를 개발했다. 실험 결과, 새 도구는 기존 도구에 비해 예측률이 더욱 우수한 것으로 나타났다.
곡선하면적(AUC)은 정확도를 판별할 때 흔히 사용하는 지표로, 곡선 아래 면적넓이를 말한다. 1에 가까울수록 정확도가 높다. 연구결과에 따르면, 새로 개발된 예측도구의 곡선하면적은 0.784로, APACHE Ⅱ(0.611), SOFA(0.677)), MOSAIC(0.722) 등 기존 예측도구보다 높다.
이번 연구는 기계학습(machine learning)을 활용해 예측 도구를 개발했으며, 신장학에 인공 지능을 접목했다는 점에서 의의가 있다. 특히 지속성 신대체요법 환자 관련 연구 중 인공지능을 접목한 것은 이번이 최초다.
한승석 교수는 “인공지능의 발전은 모든 임상의학 변화와 맞물려 있고, 인간의 힘만으로는 도달할 수 없는 한계를 극복해낼 것”이라며 “신장학에 인공지능을 접목하는 연구를 계속할 것”이라고 밝혔다.
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