머신 러닝 및 인공지능 관련 기술은 질병 진단의 정확도를 높이는 데에도 도움을 주는 것을 넘어, 미래의 환자 상태 및 나아가 사망까지 예측하여 이를 예방하는 것에도 활용된다.
서울의대와 국립암센터 연구팀은 폐암 치료 후 생존자들의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용하여 머신러닝 기반의 사망예측 모델을 개발했으며, 이를 통해 5년 후 암 생존자의 사망을 보다 정확하게 예측하는 데 성공했다.
폐암은 국내암 사망률 1위의 암이다. 이렇듯, 장기생존이 어려운 암으로 알려졌음에도 불구하고, 최근 진단 및 치료 기술의 발전으로 생존율이 점차 높아지고 있다. 암 생존자가 점차적으로 증가함에 따라 치료 후 삶의 질 및 생활습관 관리 등도 주목받고 있다.
연구팀은 잘 알려진 폐암 예후 인자 외에도 삶의 질과 생활습관 정보들이 실제로 암 생존자들의 5년 이후의 생존예측력을 높일 수 있는지를 중점적으로 연구하였으며, 이에 대한 예측정확도를 높이고자 머신러닝 알고리즘을 적용하였다.
연구팀은 폐암 치료 후 암 생존자들의 생활 습관 및 삶의 질 정보를 활용하여 개발된 사망 예측 모형은 기존의 잘 알려져있는 예측 요인인 연령, 성별, 종양의 특성 등만 활용한 모델의 사망 예측보다 훨씬 더 정확했다고 밝혔다. 또한, 다양한 머신러닝 기법을 적용함으로써 암 사망에 대한 예측력을 보다 높일 수 있다고 밝혔다.
연구팀 심진아 박사는 "머신러닝 기술을 이용한 암 생존자들의 생존 예측 시기존의 임상정보에 삶의 질 및 생활습관 정보를 추가했을 때 5년 생존율을 훨씬 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다"며 "이러한 삶의 질 요인을 포함한 예측모형은 ICT기술과 융합되어, 실제 생존자들의 자가관리를 도울 수 있으며, 향후 유전자 분석을 기반으로 한 정밀의학에서도 삶의 질 정보가 신중히 고려돼야 한다"고 말했다.
