강남세브란스병원 연구팀, 셀바스AI와 함께 최적 치료법 찾을 수 있는 모델 개발
기존 통계분석법보다 높은 예측 정확도 91%…한국인 30년 치료 데이터 기반 특징

[메디칼업저버 정윤식 기자] 딥러닝을 통해 각종 질병을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 최근 속속 개발되고 있는 가운데, 전립선암 치료반응과 생존율을 예측해 최적의 치료법을 찾을 수 있는 AI 모델이 개발돼 주목된다.

연세대 강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철, 이광석, 정병하 교수(왼쪽부터)

연세대 강남세브란스병원 구교철·이광석·정병하 교수(비뇨의학과) 연구팀과 인공지능 전문기업 셀바스AI는 AI 분석을 통해 전립선암 개인맞춤형 생존 예측 및 최적 치료법 제시 모델을 개발했다고 13일 밝혔다.

이번에 개발된 AI 예측 모델은 전립선암 환자 7267명의 임상·병리 자료를 학습 및 분석해 치료반응과 생존율을 예측한다. 

연구팀의 설명에 따르면 이 모델의 예측 정확도는 최대 91%로 나타나, 80% 수준인 기존의 통계분석법을 이용한 모델보다 정확도가 높다. 

특히, 진단부터 치료과정의 단계별 병태생리를 반영하는 자료를 수집해 질환의 상태가 암의 진행에 미치는 영향까지 분석할 수 있는 것이 특징이다. 

이를 통해 전립선암이 진단된 시점의 상태에 맞춰 병의 진행을 예측하고 최적의 치료법을 제시할 수 있다는 게 연구팀의 강조사항이다.
 
구교철 교수는 "기존의 예측모델이 시계열을 반영하지 못한 것에 비해 이번에 개발된 모델은 병의 진행 과정 전체를 분석해 진단 시점에서 최적의 치료법을 찾을 수 있다"며 "이를 토대로 환자 개인의 특성에 따라 가장 우수한 치료법을 제시해 주는 맞춤형 치료 선택 시스템을 온라인 플랫폼으로 구축했다"라고 말했다. 

실제로 이 플랫폼은 강남세브란스병원 전립선암센터에서 환자 상담 및 치료방침 수립에 널리 활용되고 있다.

정병하 교수도 "현재 표준 치료지침이 서양의 임상지표를 기반으로 한 것인데, 이번 연구는 한국인의 30년 치료 데이터를 기반으로 알고리즘을 개발했기 때문에 우리나라의 현실을 가장 잘 반영했다고 할 수 있다"라고 덧붙였다. 

한편, 이번 연구는 과기정통부 한국연구재단 개인기초연구사업 지원을 받아 수행됐으며 '세계비뇨기과학술지(World Journal of Urology)' 최근호에 그 결과가 게재됐다.

관련기사

저작권자 © 메디칼업저버 무단전재 및 재배포 금지