폐암생존 머신러닝으로 정확히 예측...삶의 질·생활습관 적용

폐암환자의 사망위험을 정확히 예측하는 방법이 개발됐다.

서울의대와 국립암센터 연구팀은 폐암 치료 후 암 생존자들의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용해 머신러닝으로  5년 후 사망 위험을 훨씬 정확히 예측할 수 있다고 사이언티픽 리포트(Scientific Report)에 발표했다.

국내 암경험자는 170만명, 5년 이상 암 생존자는 100만명을 넘은 가운데 대부분의 환자는 치료 후에는 재발 여부를 확인하는 것 외에는 적절한 관리를 받지 못하고 있다. 이번 암 생존자 사망예측모형은 폐암환자 809명의 생활 습관 및 삶의 질 자료를 이용했다. 연구팀은 예측 정확도를 높이기 위해 머신러닝 알고리즘을 적용했다.

폐암 환자를 대상으로 삶의 질과 사망 위험 간의 상관성을 장기간 분석해 머신러닝 및 인공지능(AI) 등의 알고리즘을 적용해 사망 예측모형으로까지 만든 연구는 거의 없었다. 

연구팀은 폐암 생존자들의 사망 예측률을 평가하기 위해 5가지 유형의 머신러닝 알고리즘을 비교했다. 하나의 모델을 학습시켜 사용하는 의사결정나무(decision tree), 로지스틱회귀분석(logistic regression)과 임의 결과를 반영하는 여러 개 나무 모양 모델을 결합한 랜덤포레스트(random forest), 배깅(bagging), 아다부스트(adaptive boosting)등 5가지.

분석 결과, 랜덤포레스트와 아다부스트 모델의 5년 생존 여부 예측률은 기존 예후인자들만 고려시 각각 69%와 71%인데 비해 삶의 질 및 생활습관을 고려하면 94%와 95%로 높아졌다.

연구팀은 "삶의 질 요인을 포함한 예측모형은 정보통신기술과 융합돼 실제 생존자들의 자가 관리를 도울 수 있다"며 "향후 유전자 분석을 기반으로 한 정밀의학에서도 삶의 질 정보가 신중히 고려돼야 한다"고 덧붙였다.