서울대병원 한승석 교수팀, AI활용해 평가도구 개발 지속적 신대체요법 실시한 환자 1571명 대상 임상 결과
24시간 신장투석 즉, 지속성 신대체요법을 받는 급성 신장 손상 환자의 예후를 예측할 수 있는 도구가 나왔다.
자료제공: 서울대병원 서울대병원 한승석 교수팀은 급성 신장 손상 환자 1,571명을 대상으로 한 연구결과를 2020년 2월 발표했다 (Critical Care, IF 6.96).
지속성 신대체요법 (Continuous Renal Replacement Therapy)이란 급성 신장 손상을 겪는 환자에게 24시간 지속적으로 진행하는 투석 방법.
급성 신장 손상이 매우 심하게 발생하면, 소변이 나오지 않고 혈압이 불안정한데 이때 약물 요법으로는 환자 상태를 유지하기 어렵기 때문에 지속성 신대체요법을 실행한다.
지속성 신대체요법을 받는 환자는 고위험군으로 사망률이 약 50%에 달한다. 이미 상태가 많이 악화된 환자를 대상으로 시행하는 만큼 정확한 사망 위험도 예측이 까다로운 부분.
일선 의료진은 지금까지 중환자실 환자의 예후를 예측하기 위해 APACHE Ⅱ, SOFA 등을 활용해왔다. 하지만 해당 도구는 주로 중환자실 환자의 사망 위험도를 예측할 때 사용했을 뿐 지속성 신대체요법을 받는 환자의 예후를 예측하기에 최적화된 도구는 아니었다.
이번에 인공지능 방법을 활용해 지속성 신대체요법을 받는 환자에 최적화된 사망예측도구로 실험한 결과, 새 도구는 기존 도구에 비해 예측률이 더욱 우수한 것으로 나타났다.
곡선하면적(AUC)은 정확도를 판별할 때 흔히 사용하는 지표로, 곡선 아래 면적넓이를 말한다. 1에 가까울수록 정확도가 높다. 연구결과에 따르면, 새로 개발된 예측도구의 곡선하면적은 0.784로, APACHE Ⅱ(0.611), SOFA(0.677)), MOSAIC(0.722) 등 기존 예측도구보다 높다.
이번 연구는 기계학습(machine learning)을 활용해 우수한 예측 도구를 개발했고 신장학에 인공 지능을 접목했다는 점에서 의의가 있다. 특히 지속성 신대체요법 환자 관련 연구 중 인공 지능을 접목한 것은 이번이 최초다.
이에 대해 한승석 교수는 "인공지능의 발전은 모든 임상의학 변화와 맞물려있고 인간의 힘만으로는 도달할 수 없는 한계를 극복할 것"이라며 "앞으로도 신장학에 인공지능을 접목시킬 수 있도록 계속 연구하겠다"고 밝혔다.
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