▲ 김세중 분당서울대병원 신장내과 교수. ⓒ 분당서울대병원
▲ 김세중 분당서울대병원 신장내과 교수. ⓒ 분당서울대병원

(세이프타임즈 = 홍현정 의약전문기자·의사) 분당서울대병원은 김세중 신장내과 교수 연구팀이 '신장암 수술 후 급성 신송산 예측 시스템'을 개발했다고 28일 밝혔다.

연구팀은 김세중 신장내과 교수, 이상철 비뇨의학과 교수, 한승석 서울대병원 신장내과 교수, 곽철 비뇨의학과 교수로 이뤄져있다.

급성 신손상은 신장세포가 갑자기 손상돼 신장기능이 약화되는 질환으로 병원에 입원하는 환자의 5~10%에서 발생하며 신장암 수술을 받으면 위험도가 증가한다.

연구진은 2003년부터 2017년까지 서울대병원과 분당서울대병원에서 신세포암으로 편측 신절제술을 받은 환자 4104명의 자료를 이용해 머신러닝 기법을 이용한 급성 신손상 예측 모델을 만들고 검증했다.

수술 유형·시간, 성별, 기저질환, 종양 크기를 포함한 데이터가 수집됐으며 이를 바탕으로 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 익스트림 그래디언트 부스팅, 라이트 GBM라는 4가지 머신러닝 기법을 사용해 예측 모델을 구축했다.

수술 후 급손상은 4104명 중에서 1167명의 환자에게 나타나 28.4%의 발생률을 기록했다.

알고리듬 성능을 평가하는 지표인 AUROC 기준으로 머신러닝 모델들은 기존에 사용하던 단순 급성신손상 위험지표에 비해 더 높은 수행력을 보였다.

그중에서도 특히 라이트 GBM 모델의 AUROC가 0.81로 가장 예측도가 높았다.

김세중 분당서울대병원 신장내과 교수는 "연구는 단일 기관이 아닌 다기관 임상자료를 활용해 머신러닝 기법을 통해 여러 기관에서 적용 가능한 알고리듬을 개발했다"고 말했다.

한편 연구는 세계적 학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.

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