[데일리메디 박대진 기자
] 분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수와 창원경상대병원 순환기내과 조상영 교수팀이 인공지능 기계학습 기반의
‘심혈관질환 예측 모델
’을 개발했다
.
이번 모델은 국내 인구의 데이터를 바탕으로 개발된 만큼 기존 활용돼 온 미국심장학회의 모델보다 예측 정확도가 향상됐다는 평가다.
강시혁·조상영 교수팀은 국민건강보험공단 건강검진에 참여한 40세 이상 80세 미만 성인 약 22만명의 데이터를 이용, 기계학습 기반 ‘심혈관질환 예측 모델’을 만들었다.
예측 모델은 대상자의 데이터(연령, 성별, 수축기 혈압, 콜레스테롤 수치, 흡연여부, 당뇨병 병력 등)를 통해 심혈관질환 발생 위험도를 예측하는 구조로 개발됐다.
참고로 연구 대상자 22만 명에 대한 5년 간의 추적관찰 동안 총 7819명(3.51%)에서 죽상동맥경화성 심혈관질환(심근경색, 뇌졸중, 말초동맥질환 등)이 발생한 사실을 확인했다.
이어 심혈관질환 위험도 예측 모델의 정확도를 분석한 결과, 기존 모델은 보통 70~80% 예측 정확도를 보였다.
특히 주된 비교 대상이 된 미국의 예측 모델 풀드 코호트 위험 평가(PCE, pooled cohort equation)를 통한 예측 정확도는 73.8%로 나타났다.
이와 비교해 국내 개발된 모델은 1.3%p 높은 75.1%로 기존 모델보다 예측 성능이 우수한 것으로 확인됐다.
이 같은 결과에 대해 연구진은 “개개인의 위험도를 더욱 정확하게 산출할 수 있어 환자에게 개별화된 맞춤형 치료에도 유리할 것”이라고 설명했다.
창원경상대병원 조상영 교수는 “심혈관질환 예측 모델을 통해 위험군을 선별할뿐만 아니라 효율적인 예방 치료지침을 제시해야 한다는 점이 이번 연구의 핵심”이라고 전했다.
분당서울대병원 강시혁 교수는 “의료 분야에 접목한 기계학습 활용도를 넓힌다면 질병에 대한 위험성을 정확하게 예측하고, 보다 효과적인 치료법을 제공할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구결과는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 4월호에 게재됐다.
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박대진 기자 (
