분당서울대병원 신장내과 김세중 교수팀은 28일 ‘신장암 수술 후 급성 신손상 예측 시스템’을 개발하고, 기존 모델과 비교해 정확도를 평가해서 그 결과를 발표했다. 

 

우선 연구진은 신세포암으로 편측 신절제술을 받은 환자 총 4104명의 자료를 이용해 머신러닝 기법을 이용한 급성 신손상 예측 모델을 만들고 검증했다. 

 

수술 유형 및 시간, 성별, 종양 크기 등의 데이터를 바탕으로 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 익스트림 그래디언트 부스팅, 라이트 GBM 등 4개 기법을 사용해 예측 모델을 구축했다.

 

수술 후 급손상은 4104명 중에서 총 1167명의 환자에게 나타나 28.4% 발생률을 기록했다. 

 

알고리즘 성능을 평가하는 지표인 AUROC 기준으로, 머신러닝 모델들은 기존에 사용하던 지표에 비해 높은 수행력을 보였다. 특히 라이트 GBM 모델의 AUROC 예측도가 가장 높았다.

 

김세중 교수는 “이번 연구는 단일 기관이 아닌 다기관 임상자료를 활용해 머신러닝 기법을 통해 여러 기관에서 적용 가능한 알고리즘을 개발했다”고 밝혔다.

 

이어 “향후 임상에 적용됐을 때 신장암 수술 후 급성신손상 예측도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.

 

한편, 이번 연구는 세계적 학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.