보건타임즈 : 지속성 신대체요법 받는 환자, 'AI'로 사망 예측

지속적 신대체요법 받는 '급성 신장 손상 환자 1,571명' 임상
'예측률' 정확도, 기존 도구에 비해 크게 우수
한승석 교수 "앞으로 신장학에 인공지능 접목할 수 있도록 계속 연구"
논문, Critical Care 2020년 2월에 발표

[보건타임즈] 지속성 신대체요법을 받는 급성 신장 손상 환자의 예후를 인공지능으로 예측할 수 있는 도구(표 정확도 평가/논문)가 개발됐다.

이 사망 예측 도구는 기존 것보다 예측률이 더욱 우수한 것으로 나타났다.

지속성 신대체요법(Continuous Renal Replacement Therapy)이란 급성 신장 손상을 겪는 환자에게 24시간 계속하는 투석 방법이다.
급성 신장 손상이 매우 심해지면, 소변이 나오지 않을뿐더러 혈압이 불안정하다.
이때 약물 요법으로는 환자 상태를 유지하기 어려워 지속성 신대체요법을 실행한다.

서울대병원 신장내과 한승석 교수(사진)팀은 "인공지능을 접목, 활용해 지속성 신대체요법을 받는 환자에 최적화된 사망 예측 도구를 개발, 급성 신장 손상 환자 1,571명을 대상으로 실험한 결과를 이같이 확인했다"며 'Machine learning algorithm to predict mortality in patients undergoing continuous renal replacement therapy이란 제목으로 Critical Care(IF 6.96) 2020년 2월'에 발표했다(Critical Care, IF 6.96).

지속성 신대체요법을 받는 환자는 고위험군으로 사망률이 약 50%에 달한다.
또 이미 상태가 많이 악화된 환자를 대상으로 시행해 사망 위험도를 정확히 예측하기가 더욱 까다롭다.

지금까지 중환자실 환자의 예후를 예측하기 위해 APACHE Ⅱ, SOFA 등을 활용해왔다.
이 도구들은 주로 중환자실 환자의 사망 위험도를 예측할 때 사용됐으나, 지속성 신대체요법을 받는 환자에 사용하기엔 최적화된 도구는 아니었다.

이에 연구팀은 인공지능 방법을 활용해 지속성 신대체요법을 받는 환자에 최적화된 사망예측도구를 개발, 예측기능을 확인하기 위해 실험에 착수했다.
이 결과, 새 도구는 기존 도구에 비해 예측률이 더욱 우수한 것으로 나타났다.

이 연구는 기계학습(machine learning)을 활용해 우수한 예측 도구를 개발, 신장학에 인공지능을 접목했다는 점에서 의의가 있다.
특히 지속성 신대체요법 환자 연구 중 인공지능을 접목한 것으로는 이번이 최초다.

한승석 교수는 "인공지능의 발전은 모든 임상의학 변화와 맞물려있는 데다 인간의 힘만으로는 도달할 수 없는 한계를 극복할 것"이라며 "앞으로 신장학에 인공지능을 접목할 수 있도록 계속 연구할 것"이라고 밝혔다.