연세대 의대 연구팀이 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 '양자 머신러닝 모델(QSVM)'을 개발했다고 12일 밝혔다.

젊은 대장암이라고도 불리는 이 암은 다른 연령층에서 진단되는 대장암과 비교해 더 공격적이고 생존율이 낮기 때문에 조기에 발견하고 정확한 예후예측을 통한 치료가 중요하다.

연세대 의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수·유재용 박사·심우섭 연구원, 김한상 연세암병원 종양내과 교수 연구팀이 개발한 양자 머신러닝 모델은 예측 정확도가 90%에 달한다.

양자 머신러닝 모델은 2008년부터 2020년까지 세브란스병원에 내원한 조기 발병 대장암 환자 1253명의 치료 데이터를 기반으로 개발했다.

양자컴퓨팅 기술을 활용한 머신러닝 모델의 예측 인자로는 나이, 성별과 같은 환자 정보 데이터와 병기, 치료 정보에 관한 임상데이터 등 93개의 변수를 적용했다.

연구팀은 해당 모델의 효과성을 확인하기 위해 최적의 변수 개수, 표본 크기, 결과변수의 비율에 따른 정확도를 기존 머신러닝모델(Conventional SVM)과 비교분석했다.

예측 정확도는 '수신기 작동 특성 곡선'(AUROC)의 지표로 분석했다. AUROC는 'ROC 곡선의 아래 면적'으로, 어떤 예후를 예측하기 위한 특정 검사 도구의 예측 정확도를 나타내는 방법이다.

인공지능(AI) 모델의 성능평가 지표로 주로 사용되는데 통상적으로 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상이면 고성능 모델로 평가된다.

분석 결과, 기존 머신러닝 모델의 예측 정확도는 70%를 기록한데 비해 양자 머신러닝 모델은 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험 예측 정확도가 90%를 기록했다.

또 사망 비율을 불균형하게 조정했을 때 기존 머신러닝 모델은 예측 성능이 80%를 보인 반면 양자 머신러닝 모델은 88%로 더 높은 예측 정확도를 유지했다.

연구는 산업통산자원부 산업혁신인재성장지원사업의 올해 연구비를 지원받아 진행됐고 결과는 국제학술지 '어플라이드 소프트 컴퓨팅'(Applied Soft Computing, IF 8.7)에 게재됐다.

박유랑 교수는 "연구를 통해 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 정확히 예측하는 양자 머신러닝 모델을 구축했다"며 "이 모델을 활용해 다양한 영역의 헬스케어 분야에 확장이 가능할 것"이라고 말했다.

김한상 교수는 "연구는 종양 분야에서 양자 컴퓨터, 의료 인공지능 등을 활용한 디지털 헬스케어가 접목되는 한 예"라며 "암의 진단, 치료, 생존자 관리에 디지털 헬스케어 기술의 도입이 앞으로 암 진료 현장의 치료 패러다임을 바꿀 수 있을 것"이라고 말했다.