국내 의료진이 인공지능(AI)을 활용해 신장암 수술 후 신장세포가 갑작스런 손상을 받아 신장기능이 약화되는 '급성 신손상'을 예측할 수 있는 시스템을 구축했다.
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 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀은 2003년부터 2017년까지 서울대병원과 분당서울대병원에서 신세포암(신장에 생기는 악성 종양의 일종)으로 편측 신절제술을 받은 환자 총 4천104명의 자료를 이용해 머신러닝 기법을 이용한 급성 신손상 예측 모델을 만들고 검증했다. 수술 유형과 시간, 성별, 기저질환, 종양 크기 등 데이터를 바탕으로 '서포트 벡터 머신', '랜덤 포레스트', '익스트림 그래디언트 부스팅', '라이트 GBM' 등 4가지 머신러닝 기법을 사용해 예측 모델을 구축했다.
수술 후 급성 신손상을 입은 환자는 전체 연구 대상 환자 4천104명 중 총 1천167명으로 28.4%로 나타났다. 알고리듬 성능을 평가하는 지표(AUROC) 기준으로, 머신러닝 모델들은 기존에 사용하던 SPARK 인덱스(단순 급성신손상 위험지표)에 비해 더 높은 수행력을 보였다. 특히 라이트 GBM 모델의 AUROC가 0.81로 예측도가 가장 높았다.
김세중 교수는 “이번 연구를 통해 단일 기관이 아닌 다기관 임상자료를 활용해 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.
급성 신손상은 병원에 입원하는 환자의 5~10%에서 발생하고 신장암 수술을 받는 경우 위험도가 더 증가한다. 조기에 치료하지 못하면 투석, 사망 같은 위험한 상황을 초래할 수 있기 때문에 신장암 환자를 대상으로 수술 후 급성 신손상 발생 여부에 대한 모니터링이 필요하다.
