입원환자에서 흔히 발생하는 급성신손상(acute kidney injury)을 예측할 수 있게 됐다.
분당서울대병원 신장내과 김세중 교수, 인하대병원 신장내과 김기표 교수 연구팀은 인공신경망에 기반한 '급성 신손상 예측 시스템'을 개발했다고 국제학술지 인터넷의학연구(Journal of Medical Internet Research)에 발표했다.
급성신손상은 신장세포가 갑작스럽게 손상을 받아 신장기능이 약화되는 질환으로 입원환자의 약 10%에서 발생한다. 방치할 경우 회복이 불가능해 투석이나 사망에도 이를 수 있다.
또한 감염성질환, 심뇌혈관질환, 간질환, 암(종양) 등의 기저질환이나 이를 치료하는 수술, 시술, 약물로도 발생할 수 있어 예측이 최선의 방법이다.
연구팀은 입원환자 6만 9천여명의 데이터로 2가지 예측모델을 만들었다. 모델1은 7일 이내 입원기간 동안 나이와 성별, 진단명, 투약정보 등으로 급성신손상 발생을 예측한다.
모델2는 입원 후 24시간, 48시간, 72시간 시점의 혈청 크레아티닌(SCr) 수치를 이용한다. 단순히 발생 여부 뿐만 아니라 혈청 크레아티닌 수치와 중증도까지 예측할 수 있다.
이들 예측시스템의 정확도 분석 결과, 모델1과 2 모두 타당도가 84~93%에 이르는 것으로 나타났다. 모델2의 SCr 수치 예측 오차범위는 고위험군과 저위험군에서 각각 0.04~0.09, 0.03~0.08이내였다.
연구팀은 이번 시스템을 2가지 모델로 구분해 시스템 예측 오차 범위를 줄이고 예측 정확도를 높였다고 설명했다.
김세중 교수는 "이번 시스템은 단일 기관 뿐만 아니라 다기관에서도 활용할 수 있다는 점이 특징"이라면서 "입원환자의 치료 과정에 적용하면 신장기능에 대한 실시간 관리뿐만 아니라 위험한 상황을 미리 예측하고 예방할 수 있는 환경까지 마련할 수 있다"고 설명했다.
이번 연구는 대한신장학회 신장학연구재단의 연구비를 지원받았다.