가톨릭대학교 서울성모병원 신장내과 정병하(공동교신저자)·이한비(제1저자), 여의도성모병원 신장내과 고은실(공동교신저자) 교수팀은 가톨릭중앙의료원 의료분야 임상데이터 정보관리시스템인 CMCnU CDW (Clinical Data Warehouse) 플랫폼을 활용, 투석 중 저혈압을 예측할 수 있는 인공지능 시스템 (CMC-IDH-X-Artificial Intelligenence system)을 개발했다. 의료원 산하 7개 병원 혈액투석 환자 2천 7명, 94만 3천 220건의 투석과 연관된 임상 자료를 분석하고, 데이터 세트를 구축한 결과다.
저혈압 예측 인공지능 시스템은 투석 시작 전 혈압과 한외여과율, 이전 투석 중 저혈압 기왕력 등과 같은 임상 자료를 기반으로 위험도를 계산하였다. 그 결과 실제 저혈압 발생 위험을 예측하는 음성 예측도가 0.97로, 투석 시작 전 투석 중 저혈압 발생 위험을 거의 정확하게 선별해 내었다. 예측능력은 수치가 1에 가까울수록 우수하다.
혈액 투석 치료는 말기신부전 환자에 생명을 유지하는 필수 치료법이다. 그러나 투석 중 흔하게 발생하는 혈압 저하, 즉 투석 중 저혈압은 구역감, 저린 증상 등을 일으켜 환자의 불편감을 유발하고, 삶의 질을 저하시킨다. 또한 장기적으로 심혈관 합병증의 위험도가 높아지면서 사망률을 증가시킬 수 있는 중요한 원인으로 지목되어 왔다.
정병하 교수는 “인공지능 시스템을 이용한 전향적 연구를 계획 중이며, 보다 정교해진 인공지능 시스템이 개발 된다면, 향후 투석 환자의 삶의 질을 높이고 생존율을 높이는데 중요한 역할을 할 수 있을 것”이라고 설명했다.
이번 연구 결과는 신장학 분야의 권위 있는 학술지인 유럽신장학회 (European Renal Association) 공식 학술지 ‘Nephrology Dialysis Transplantation’ 정식 게재에 앞서 온라인 4월호에 실렸다.
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