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서울의대·국립암센터 연구팀, 머신러닝 기반 ‘사망예측 모델’ 개발
  • 정윤희 기자
  • 등록 2020-08-03 15:47:04

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  • '삶의 질' 정보 활용해 '폐암 생존 예측정확도' 높여

사진 왼쪽부터 윤영호 교수, 심진아 박사


머신러닝 및 AI(인공지능) 관련 기술이 발전하는 가운데, 의료 현장에 이를 적용하려는 노력이 늘고 있다. 머신러닝 및 AI 관련 기술은 질병 진단의 정확도를 높이는 데 도움을 주는 것을 넘어, 미래의 환자 상태는 물론 사망까지도 예측해 이를 예방하는 데 활용되고 있다.


서울의대와 국립암센터 연구팀(심진아, 김영애 박사, 윤영호 교수)은 폐암 치료 후 암 생존자들의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용해 머신러닝 기반의 사망예측 모델을 개발했으며, 이를 통해 5년 후 암 생존자의 사망을 보다 정확히 예측하는 데 성공했다고 밝혔다. 해당 연구 결과는 네이처(Nature) 계열 학술지인 ‘Scientific Report’ 최근호에 게재됐다.


암 생존자 사망예측 모형은 2001~2006년 사이 국립암센터와 삼성서울병원에서 수술 후 완치를 판정받은 폐암 환자 809명을 대상으로 2006~2007년에 걸쳐 생활습관 및 삶의 질 자료를 수집하였으며, 이를 바탕으로 5년 후 사망을 예측했다. 


폐암은 국내 암 사망률 1위다. 장기생존이 어려움에도 불구하고, 최근 진단 및 치료 기술발전으로 생존율이 점차 높아지고 있다. 암 생존자가 점차 증가함에 따라 치료 후 삶의 질 및 생활습관 관리도 주목받는다. 


연구팀은 잘 알려진 폐암 예후 인자(연령, 성별, 병기요인, 종양의 특성 등)외에도 삶의 질과 생활습관 정보(불안, 우울, 삶의 질, 긍정적 성장 및 과체중)들이 실제로 암 생존자들의 5년 이후 생존예측력을 높일 수 있는지를 중점적으로 연구하였으며, 이에 대한 예측정확도를 높이고자 머신러닝 알고리즘을 적용했다. 그동안 폐암 환자를 대상으로 삶의 질과 사망 위험 간 상관성을 장기간 분석해 머신러닝 및 AI 등 알고리즘을 적용해 사망 예측모형으로까지 만든 연구는 거의 없었다. 


이에 폐암 생존자들의 사망률을 평가하기 위해 컴퓨터가 예제를 통해 학습하는 데 도움이 되는 지도학습 알고리즘 중 하나의 모델을 학습시켜 사용하는 의사결정나무(decision tree), 로지스틱회귀분석(logistic regression)과 가능한 임의의 결과를 반영하는 여러 개의 나무모양 모델을 결합한 랜덤포레스트(random forest), 배깅(Bagging), 아다부스트(Adaptive Boosting) 등 다섯 가지 유형의 머신러닝 알고리즘을 테스트했다. 그런 다음, 각각의 모델에 대한 예측 성능을 비교했다. 


연구팀은 폐암 치료 후 암 생존자들의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용해 개발된 사망예측 모형은 기존에 잘 알려진 예후 요인인 연령, 성별, 종양의 특성 등만 활용한 모델의 사망예측보다 훨씬 더 정확했다고 밝혔다. 또 다양한 머신러닝기법을 적용함으로써 암 사망에 대한 예측력을 보다 높일 수 있다고 밝혔다. 


모든 수치계산이 완료되었을 때, 암 생존자들이 기존의 예후인자들만 고려한 랜덤포레스트 모델과 아다부스트 모델은 암 생존자들의 5년 생존여부를 약 69.1%와 71.3%만 정확하게 예측한 반면, 삶의 질 및 생활습관을 고려한 랜덤포레스트 알고리즘 및 아다부스트 모델은 폐암 생존자 5년 생존여부의 94.1%와 94.8%를 정확하게 식별해 보다 정확한 예측을 제공했다. 


심진아 박사는 “머신러닝기술을 이용한 암 생존자들의 생존 예측 시 기존 임상정보에 삶의 질 및 생활습관 정보를 추가했을 때 5년 생존율을 훨씬 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다”며 “이러한 삶의 질 요인을 포함한 예측모형은 ICT 기술과 융합되어, 실제 생존자들의 자가 관리를 도울 수 있으며 향후 유전자 분석을 기반으로 한 정밀의학에서도 삶의 질 정보가 신중히 고려돼야 한다”고 말했다.

  

국내 암경험자가 170만 명을 넘었고, 5년 넘는 암 생존자가 100만명을 넘은 가운데, 대부분의 환자는 치료 후에는 재발 여부를 확인하는 것 이외에는 적절한 관리를 받지 못해 암 재발이나 사망에 대한 막연한 불안을 가지고 있다. 윤영호 교수는 “암 치료 후 재발 감시뿐 아니라 운동, 식이 등과 함께 삶의 질을 평가하고 체계적으로 관리할 수 있도록, 사망 예측 및 관리 모형을 포함한 통합케어 시스템을 갖추는 것이 시급하다. 이에 대한 보험수가 인정 등 국가 차원의 지원이 반드시 이뤄져야 한다”고 밝혔다.

  

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