"위암 수술 후 5년 생존율 예측 인공지능 모델 개발"

서울아산병원 이인섭·김경원 교수팀
정확도 80% 안팎…중요 예측요인도 발견

위암 환자의 5년 생존율을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 연구 결과가 발표돼 주목받는다. 데이터 분석 결과, 수술 후 스스로 노력할 수 있는 운동과 식단이 장기 생존에 큰 영향을 미쳤다.

서울아산병원 위장관외과 이인섭 교수·영상의학과 김경원 교수 연구팀은 수술 1년 후 치료 결과와 건강 상태를 바탕으로 5년 생존율을 약 80% 예측해내는 인공지능 알고리즘을 개발했다고 16일 밝혔다.

서울아산병원 이인섭 위장관외과 교수(왼쪽), 김경원 영상의학과 교수.[사진제공=서울아산병원]

연구팀은 2003~2012년 서울아산병원에서 위암 수술을 받은 환자 3220명의 수술 전 건강정보, 수술·항암·병리정보와 함께 재발 추적 관찰을 위해 공통적으로 시행하는 혈액검사, 컴퓨터단층촬영(CT) 검사 등 65종의 데이터를 인공지능에 학습시켰다. 알고리즘 개발에는 위암 환자들의 수술 1년 후 데이터가 활용됐다. 수술 후 1년 내 사망은 암의 공격성 때문인 경우가 많고, 2·3기 위암은 수술 후 보조화학요법을 6개월에서 1년간 시행해 장기 생존 여부를 판단하려면 1년 후 환자 상태가 중요하다고 연구팀은 판단했다.

이렇게 알고리즘을 만든 후 805명의 환자 데이터로 내부 유효성을 평가한 결과, 위암 수술 후 5년 생존율 예측 정확도는 76%였다. 또 아주대병원에서 2010~2012년 위암 수술을 받은 590명의 환자 데이터로 외부 유효성을 검증했더니 81%의 정확도로 예측했다.

연구팀은 나아가 환자들의 65종 데이터를 분석해 위암 수술을 받은 환자의 체중·근육량·지방량 변화, 영양 상태 변화 등이 5년 생존율 예측에 중요한 요소이며, 체중 및 근육량 감소, 지방량 및 영양위험도(NRI) 증가 등 관련 수치들이 나빠지면 5년 생존율도 떨어지는 것을 확인했다.

이인섭 교수는 "이번 연구는 대규모 데이터 분석을 통해 위암 수술 후 장기적인 결과를 예측할 수 있게 됐다는 점뿐만 아니라 위암 수술을 받은 환자가 꾸준한 근력 운동, 고단백 식습관 등 스스로 교정할 수 있는 요인이 장기 생존 여부에 영향을 미친다는 사실까지 밝혔다는 점에 의미가 크다"고 강조했다. 김경원 교수는 "대부분의 치료 결과 예측 모델은 외부 환자군을 통해 검증하지 않았다는 한계점을 가지고 있는데, 이번 연구는 내·외부 데이터를 기반으로 진행돼 연구 신뢰도가 높다"고 설명했다.

이번 연구는 노인의학 분야 국제학술지 '악액질, 근감소증과 근육 저널'(Journal of Cachexia Sarcopenia and Muscle, IF=12.063)에 최근 게재됐다.

이관주 기자 leekj5@asiae.co.kr