치료제 모니터링 예측 AI 임상 의사결정 지원 시스템 개발

강원대병원, 강동경희대병원 및 지오비전과 함께 공동 개발

반코마이신 치료 약물 모니터링(TDM) 수준을 예측하는 딥러닝 기반 의사 결정 시스템이 개발됐다.

강원대학교병원은 호흡기내과 한선숙 교수, 강동경희대학교병원 호흡기알레르기내과 박진경 교수팀이 강원대학교 교원창업 기업 지오비전과 함께 이 같은 시스템을 공동개발했다고 20일 밝혔다.

환자에게 투약되는 약제의 적정량을 결정하는 과정은 적절한 치료를 위해 중요한 과정이다. 

특히 다제내성균(Multi-drug resistance bacteria)을 살균하기 위한 약물인 반코마이신(Vancomycin)을 투약하는 경우, 기존에 병원에서 사용하는 약동학(pharmacokinetic) 기법은 개별 환자의 정보를 반영하지 않고 인구 모델에 기반한다. 

이 때문에 약물의 적정 농도에 미달되는 경우 치료 효과가 떨어지고, 초과하는 경우 독성이 발생한다는 위험이 있다.

연구팀은 시스템 개발을 위해 훈련 및 테스트 그룹으로 나누어진 977건의 데이터 세트를 사용했으며, AI 모델의 외부 검증은 강원대병원의 1429건의 사례와 AI 학습용 공개 데이터 세트 MIMIC-IV의 2394건의 사례를 사용해 수행됐다. 

특히 나이, 성별, 키, 체중, 혈중 크레아틴 수치, 투석 여부와 같은 환자 정보와 더불어, 약제의 총 투여량, 첫 번째 투여시 투여량, 주입의 총 수, 주입당 투여량, 평균 주입 간격, 투여 시작부터 혈중 약제 농도 측정까지의 간격 등, 약제 투약에 대한 정보까지 고려해 AI 모델을 학습시켰다.

그 결과, 기존에 사용하던 약동학 기법과 비교했을 때, AI 모델은 내부 데이터 세트에서 최대 31%의 예측력 향상을 보였으며, 외부 데이터 세트에서는 81%의 향상을 보였다. 

또한, 개발된 AI 모델은 XGBoost와 TabNet과 같은 기존에 공개된 딥러닝 아키텍쳐의 정확도를 상당 수치로 능가하여, 내부 데이터 세트에서 각각 13% 및 14%의 예측 정확도 향상을 보였다.

강원대병원 한선숙 교수는 “이번 연구로 중환자실에서 최적의 약물 치료 결과를 도출해 환자 안전에 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.

지오비전 김윤 대표는 “이번 연구를 통해 개발된 AI 모델에 대한 임상시험을 연내로 진행하고, 내년에 인공지능 소프트웨어 의료기기 인허가를 획득해, 실제 임상 현장의 의료진에게 도움이 될 수 있는 우수한 성능의 의료기기가 출시될 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구결과는 ‘A Deep Learning-Based Approach for Prediction of Vancomycin Treatment Monitoring: Retrospective Study Among Patients With Critical Illness’라는 제목으로 의료정보학·헬스케어 분야 국제 학술지인 ‘JMIR(Journal of Medical Internet Research) Formative Research’에 최근 게재됐다.