주영수, 세브란스병원 신장내과 박정탁 교수, 메디웨일 임형택 최고의학책임자 공동연구
8만 명 망막과 사구체 여과율 데이터, AI에 학습 '만성 콩팥병 발생 분석 알고리즘' 개발
AI, 망막 혈관사진 본뒤 사구체 여과율 감소 예측, '만성 콩팥병 발생 위험도' 평가
만성 콩팥병 발생 위험도 증가에 비례 '실제 만성 콩팥병' 발생
AI 사구체 여과율 추정 방식보다 더 정확‥'콩팥 기능 정상인' 적용
논문, 국제 저명 학술지 'npj Digital Medicine'에 게재
[보건타임즈] 간편한 망막 검사 결과로 만성 콩팥병 위험을 예측하는 'AI'가 개발됐다. (논문보기)
용인세브란스병원 신장내과 주영수(사진 좌)·세브란스병원 신장내과 박정탁 교수(중), 메디웨일 임형택 최고의학책임자(우) 연구팀은 망막 검사로 만성 콩팥병 발생 가능성을 예측하는 AI를 만들었다며 30일 이같이 발표했다.
만성 콩팥병은 대개 6개월 이상 지속적인 신장기능 감소 또는 단백뇨가 있을 때 진단한다.
주요 원인으로는 당뇨병과 고혈압이 꼽힌다.
당뇨병과 고혈압은 신장 조직과 혈관에 손상을 일으켜 만성 콩팥병을 유발한다.
만성 콩팥병은 침묵의 질병으로 불릴 만큼 중증에 이를 때까지 증상이 나타나지 않는 사례가 많다.
사구체 여과율이 60 이하로 감소하면 중증 만성 콩팥병에 속하며 적극적인 치료가 필요하다. 하지만 이미 나빠진 신장기능을 회복시킬 뚜렷한 치료법은 없어 예방이 가장 중요하다.
지금까지 혈액 검사로 사구체 여과율을 추정해 발병 위험도를 평가했다.
사구체 여과율 추정 검사 방법은 연령, 운동량 등 외부 요인에 쉽게 영향을 받아 콩팥 기능이 정상인 사람을 대상으로 위험도를 측정하기엔 어려움이 있었다.
이에 연구팀은 망막 검사로 만성 콩팥병 위험도를 예측할 수 있는 AI를 개발, 효과를 분석했다.
AI 개발은 망막이 콩팥처럼 미세혈관으로 이뤄져 있다는 점과 함께 안저 검사로 쉽게 결과를 얻을 수 있다는 것에서 착안했다.
또 만성 콩팥병의 주요 원인 당뇨병은 합병증 발생 여부를 체크하기 위해 망막 검사를 주기적으로 실시해야 한다는 점에서 접근성이 좋다는 점도 고려했다.
먼저 세브란스병원에서 검진받은 8만 명의 망막 검사(그림 1)와 사구체 여과율 데이터를 AI에 학습시킨 후 만성 콩팥병 발생 위험을 분석하는 알고리즘을 만들었다.
AI는 망막 사진의 혈관을 보고 사구체 여과율의 감소를 예측, 만성 콩팥병 발생 위험도를 평가한다.
새로 개발한 AI의 예측 유용성은 영국 바이오뱅크 연구 대상자와 한국 당뇨병 환자를 합친 3만 5000명을 대상으로 검증했다.
대상자들의 망막 사진을 살펴 최대 10.8년간 만성 콩팥병 발병 여부를 확인했다.
만성 콩팥병 발생 위험도에 따라 대상자들을 4개 군으로 분류했을 때 만성 콩팥병 발생 위험도가 증가함에 따라 실제 만성 콩팥병도 많이 발생했다.
AI는 사구체 여과율 추정 방식보다 높은 정확도를 보였다.
박정탁 교수는 "콩팥 기능이 정상이면 미래 만성 콩팥병 발생을 예측하기에 어려웠다"면서 "이번에 개발한 AI로 만성 콩팥병 고위험군을 선별해 질병을 예방할 기회를 만들었다"고 말했다.
이 연구결과를 상세하게 정리한 논문은 'Non-invasive chronic kidney disease risk stratification tool derived from retina-based deep learning and clinical factors'란 주제로 헬스케어서비스 분야 국제 저명 학술지 'npj 디지털 메디슨'(npj Digital Medicine, IF 15.357)에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-04-26 22:33:08
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