인공지능으로 신장암 수술환자의 10년 후 재발을 예측할 수 있게 됐다.
가톨릭대 서울성모병원 비뇨의학과 홍성후 교수, 의대 의료정보학교실 최인영 교수, 김형민 연구원 연구팀은 신장암 수술 후 5년 및 10년 이내 재발률을 예측하는 알고리즘을 개발했다고 국제학술지 의학인터넷연구(JMIR Medical Informatics)에 발표했다.
신장암은 발생률이 가파르게 증가하는 암으로 소리없는 암으로 불린다. 옆구리 통증, 혈변, 복부 종괴 등의 증상이 모두 나타날 확률이 10~15%에 불과하다.
특히 신장암 수술 후 재발은 대개 1~2년 사이에 많이 발생하지만 수술 후 길게는 15년 이상된 경우에도 재발한 보고가 있어 수술 후 재발이나 진행 여부를 추적하는 검사가 필수다.
하지만 연구팀에 따르면 국내는 물론 해외에서도 환자 빅데이터가 체계적으로 구축되지 않은 상황이다.
이번에 개발된 인공지능에는 국내 8개 의료기관에서 수집된 신장암 환자의 대규모 코호트 빅데이터(6천 849명)가 활용됐다.
데이터 중에서 신장암 재발 관련 변수 31개를 추출해 다시 임상에 유의한 영향을 주는 변수 10개를 선별한 후 8가지의 기계학습(머신러닝) 알고리즘에 적용했다.
그 결과, 나이브베이즈 알고리즘 결과치가 가장 우수했다. 최적화를 통해 성능을 높히자 최종 수술 후 5년 이내 재발 예측치는 0.84, 10년 이내는 0.79로 나타났다.
연구팀에 따르면 암 크기가 7cm 이상이거나 림프절이나 신정맥에 전이된 경우 재발률이 높고 주로 폐, 뼈, 간 등에 전이가 많이 나타난다. 재발되더라도 환자가 느끼는 증상이 거의 없는 만큼 정기 검진이 중요하다.
홍 교수는 "이번 연구에서 개발한 알고리즘은 향후 임상의사가 신장암 수술 후 환자의 예후 관리와 개인별 맞춤치료전략을 수립하는 데 도움이 될 것"이라고 기대감을 나타냈다.