인공지능으로 환자별 치료 방법을 제안하고 생존율을 예측하는 임상 의사결정 지원 시스템을 개발됐다.
서울아산병원은 소화기내과 김강모, 융합의학과 김남국 교수팀이 개별 환자가 병원별로 어떤 치료를 받을 가능성이 높은지 예측하고 그 치료를 받은 이후의 생존율을 예측하는 임상 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)을 개발했다고 12일 밝혔다.
연구진은 서울아산병원 및 고대구로병원, 분당서울대병원, 삼성서울병원, 서울대병원, 서울성모병원, 세브란스병원, 인하대병원, 중앙대병원 등 국내 9개 기관에서 2010년 1월부터 2012년 12월까지 간세포암을 진단받고 다양한 치료를 받은 환자 2685명의 ▲기본 임상정보 ▲암 진단 후 처음 받은 치료의 종류 ▲치료 이후의 생존 데이터를 수집해 병원별로 나누어 인공지능을 학습시켰다.
연구 결과, 치료 예측 정확도는 서울아산병원 내부 및 외부 데이터셋에서 각각 87.27% 및 86.06%였고, 생존 예측 정확도 역시 91.89%와 86.48%로 높은 진단성능을 보였다.
특히 이번 연구에서는 각 기관의 특성을 바탕으로 동일한 환자에게 다른 치료방법을 권장하기도 하고 치료별 생존율을 다르게 예측하는 특성을 보여, 실물과 똑같은 상황을 가상모델로 구현하고 여러 상황을 시뮬레이션 할 수 있는 ‘디지털 트윈’으로 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
서울아산병원 융합의학과 김남국 교수는 “이번 연구는 진단 분야에만 적용되는 인공지능을 치료영역으로 확장할 수 있음을 증명한 것으로, 치료 방향 설정이 어려운 간암환자에서 병원별 특성을 고려한 데이터 기반 임상 의사결정 시스템이 가능해졌다는 것에 의의가 있다”고 말했다.
서울아산병원 소화기내과 김강모 교수는 “최적의 치료방법 제안과 생존율을 예측한 이 프로그램이 각 병원 인프라와 연결되고 인허가 과정을 거친다면 실제 현장에서 참고할 수 있는 자료가 될 것”라고 전했다.
한편, 이번 연구는 고대구로병원 방사선종양학과 이경화 교수, 분당서울대병원 소화기내과 최광현 교수와 공동연구로 수행됐으며, 연구결과는 ‘네이처 파트너 저널 디지털 메디신(npj Digital Medicine, 피인용지수 15.2)’ 온라인에 최근 게재됐다.