AI 기술로 신장암 10년 후 재발까지 예측
연구 중심의 상급종합원들이 최근들어 신장암 연구에 활발하게 도전하여 분당서울대병원, 삼성서울병원, 서울성모병원 등이 새롭고 앞선 연구 논문들을 발표하고 있다.
분당서울대병원 신장내과 김세중 교수, 비뇨의학과 이상철 교수, 서울대병원 신장내과 한승석 교수, 비뇨의학과 곽철 교수 연구팀은 머신러닝 알고리듬을 이용해 ‘신장암 수술 후 급성 신손상 예측 시스템’을 개발하고, 기존 모델과 비교해 정확도를 평가해 그 결과를 최근 발표했다.
이번 연구는 세계적 학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.
연구진은 2003년부터 2017년까지 서울대병원과 분당서울대병원에서 신세포암으로 편측 신절제술을 받은 환자 총 4,104명의 자료를 이용해 머신러닝 기법을 이용한 급성 신손상 예측 모델을 만들고 검증했다. 수술 유형 및 시간, 성별, 기저질환, 종양 크기를 포함한 데이터가 수집됐으며, 이를 바탕으로 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 익스트림 그래디언트 부스팅, 라이트 GBM라는 4가지 머신러닝 기법을 사용해 예측 모델을 구축했다.
분당서울대병원 신장내과 김세중 교수는 “이번 연구는 단일 기관이 아닌 다기관 임상자료를 활용하여, 머신러닝 기법을 통해 여러 기관에서 적용 가능한 알고리듬을 개발했다”며, “향후 임상에 적용됐을 때 신장암 수술 후 급성신손상 예측도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
삼성서울병원은 영상의학과 박병관 교수가 연구책임자를 맡아 일본과 대만, 중국 연구팀과 함께 신장암 고주파열치료 가이드라인을 제정했다고 지난 7월 밝혔다.
이번 연구는 대한비뇨의학회 공식 학술지(investigative and clinical urology) 최근호에 게재됐다.
박병관 교수는 아시아 지역 대표 인터벤션 전문가들과 비뇨의학과 전문가와 함께 신장암 영상의학 중재시술의 준비에서부터 치료방법의 선택과 과정, 치료 후 관리까지 학계에 보고된 관련 임상시험, 논문 등을 살펴보고 가이드라인에 담았다.
박병관 교수는 “신장암 고주파열치료는 아시아 지역에서 점차 늘고 있는 추세지만 서구권 기준을 적용하다 보니 임상 현장에서 한계가 있었다”면서 “이번 가이드라인이 신장암 환자에게 보다 안전하고 과학적인 비침습적 치료 옵션을 보장하는 계기가 되었으면 한다”고 전했다.
가톨릭대학교 서울성모병원 비뇨의학과 홍성후 교수, 의과대학 의료정보학교실 최인영 교수, 김형민 연구원 연구팀은 신장암 수술 후 5년 및 10년 이내 재발확률을 예측하는 알고리즘을 인공지능(AI) 기계학습(머신러닝) 기법을 이용해 개발했다고 지난 3월 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제학술지 ‘JMIR MEDICAL INFORMATICS’ 3월호에 게재되었으며, ‘서울성모병원 2019년도 R&D성과창출 촉진사업’의 지원으로 연구가 진행되었다.
연구 결과, 적용한 기계학습 알고리즘 중 나이브베이즈 알고리즘 결과값이 가장 우수하게 나타났으며, 나이브베이즈 알고리즘의 모수(Parameter) 최적화 작업을 통해 알고리즘의 성능을 향상시켰다. 수술 후 5년 이내 재발 예측값 0.84, 10년 이내는 0.79로 나타났다.
홍성후 교수는 “이번 연구에서 개발한 알고리즘은 향후 임상의사가 신장암 수술 후 환자의 예후 관리와 개인별 맞춤치료전략을 수립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
