캘리포니아주립대(UCSD) 의료원, 환자데이터 이용 알고리즘 개발
“인공지능(AI)” 모델, 환자 기대수명 ‘88%까지 정확하게 예측’

(사진=셔틀톡스)
(사진=셔틀톡스)

(AI타임스=양태경 기자) 최근 미국의 연구진이 ‘유럽심부전저널’(European Journal of Heart Failure)에 발표한 새로운 연구에 따르면, 기계학습(machine learning)이 심부전(心不全) 환자의 기대수명을 예측하는 데 도움이 될 수 있다고 전해 심부전(心不全) 관련 질환을 가지고 있는 사람들의 비상한 관심을 끌고 있어 화제다.

흥미롭게도, 이 연구논문 저자 중 한 사람인 캘리포니아주립대 샌디에이고 캠퍼스(University of California at San Diego, UCSD)의 아빌 야길 박사는 지난 2012년에 심장기능저하 진단을 받은 이후 2016년에 심장이식수술을 받았던 경험을 바탕으로 자신이 겪었던 경험과 비슷한 경우를 겪고 있는 다른 심부전(心不全) 환자들을 돕기 위한 노력이 연구의 동기가 됐다고 전해졌다.

연구를 주도한 야길 박사는 "내 실험실에서는 기계학습(machine learning)을 이용해 물질입자들이 어떻게 상호작용하는지 방대한 정보와 측정치를 분석해 규명하고 있다"며 "인체는 이보다 훨씬 더 복잡할진대 의학계는 실험실 테스트와 활력징후와 같은 측정값과 결과 간 다차원적 상관관계를 포착하는 데 필요한 기술을 활용하지 못하고 있다”고 지적했다.

이어 그는 “이로써 연구진은 인공지능(AI) 방법론과 기법이 심부전(心不全) 환자의 예후와 치료를 개선하는 데 기여할 수 있다는 가설을 세우게 됐다"고 연구의 동기를 설명했다.

야길 박사와 그의 연구진은 캘리포니아주립대 샌디에이고 캠퍼스(UCSD) 의료원이 치료했던 5000명 이상의 심부전(心不全) 환자데이터를 이용해 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

이에 연구진은 이 알고리즘은 확장기(擴張期) 혈압, 크레아티닌, 백혈구 수, 적혈구 분포 등을 포함한 여러 요인에 근거해 ‘위험성점수’ 모형을 만들었으며, 이 새로운 인공지능(AI) 모델이 환자의 기대수명을 88%까지 정확하게 예측할 수 있어 "의학계에서 널리 쓰이는 다른 모델들보다도 실질적으로 더 개선된" 성능을 보여주고 있다고 전했다.

또한 이번 연구논문의 공동저자인 캘리포니아주립대 샌디에이고 캠퍼스(UCSD) 의료원 심혈관연구소의 에릭 애들러 박사는 "이 인공지능(AI) 알고리즘을 적용한 기대수명 예측도구는 대상 측정환자가 앞으로 3개월이나 1년 안에 심부전(心不全)으로 사망할 가능성에 대한 통찰력을 제공해 준다"고 말했다.

이어 그는 "이 측정도구는 믿을 수 없을 정도로 큰 가치가 있다”며 “검증된 방법론에 근거해 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 도와주기 때문에 운명을 말해 준다는 수정구슬을 들여다 볼 필요가 전혀 없다”고 덧붙였다.

한편, 야길 박사는 "심장이식 후 다시 운동도 하고 가족과 함께 삶을 즐기고 있다"며 "내 생명을 살리고 내 개인적인 경험을 다른 심부전(心不全) 환자들에게 도움이 될 수 있는 방향으로 발전시킬 수 있도록 지원해 준 캘리포니아주립대 샌디에이고 캠퍼스(UCSD) 의료원의 모든분들께 대단히 감사드린다"고 전해 야길 박사와 비슷한 경험을 하고 있을 다른 심부전(心不全) 환자들에게도 이 인공지능(AI) 기대수명 예측도구가 희망을 줄 수 있을지 그 귀추가 주목된다.

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