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| ▲ 경희대학교 의과대학 연동건·이상열 교수 연구팀이 국내외 대규모 의료 빅데이터를 기반으로 제2형 당뇨병 환자에게 만성신장질환이 5년 이내 발병할 위험을 조기에 예측할 수 있는 다중모달 인공지능(AI) 모델을 개발했다. (우세린 연구교수, 황승하·조재형·김소은 연구원, 성균관대 원홍희 교수) (사진= 경희대학교 의과대학 제공) |
[mdtoday=양정의 기자] 경희대학교 의과대학 연동건·이상열 교수 연구팀이 국내외 대규모 의료 빅데이터를 기반으로 제2형 당뇨병 환자의 만성신장질환(CKD) 발병 위험을 5년 이내에 조기 예측할 수 있는 다중모달 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 밝혔다.
이 모델은 임상검사 정보와 망막 영상을 결합해 기존 AI 모델보다 높은 정확도와 설명 가능성을 확보했다는 평가를 받는다. 연구팀은 이 모델이 혈관 합병증 위험도 예측할 수 있어 향후 정밀의료와 환자 맞춤형 관리에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이번 연구 성과는 세계적 당뇨병 학술지인 『Diabetes Care』에 게재됐다.
당뇨병은 전 세계적으로 유병률이 높은 질환이며, 신장질환은 당뇨병의 대표적인 합병증 중 하나로 꼽힌다. 연구팀은 조기 예측과 예방의 중요성을 강조하며, 기존 예측 도구들의 한계를 극복하고자 다양한 의료 정보를 통합한 다중모달 인공지능 기법을 통해 예측 정확성과 실용성을 동시에 갖춘 모델 개발에 주력했다고 설명했다.
연구팀은 경희의료원과 영국 당뇨병 코호트 데이터를 활용해 연구를 진행했다. 임상검사 결과(혈액 및 소변검사, 약물 복용 여부 등)와 안저(망막) 영상을 결합해 다중모달 딥러닝 모델을 구축했다. 연구 결과, 이 모델은 5년 이내 만성신장질환 발병 위험 예측에서 국내 데이터 기준 88.0%, 해외 검증에서는 72.2%의 정확도를 기록하며 국제적 적용 가능성을 입증했다.
연구팀은 인공지능의 한계점으로 지적되는 '결과만 제공한다'는 점을 극복하기 위해 '설명 가능한 AI 기법'을 접목했다고 밝혔다. 이를 통해 인공지능이 어떤 근거로 예측했는지 시각적으로 확인 가능하게 설계해 실제 임상 적용 가능성을 높였다는 설명이다.
설명 가능한 AI 분석 결과, 신장질환 발생의 주요 위험 인자는 사구체여과율, 당뇨병약 및 고혈압약 복용 여부, 환자의 나이 등으로 나타났다. 영상 데이터에서는 시신경유두와 상부 아치 혈관 영역이 핵심 단서로 확인됐다. 연구팀은 이러한 결과를 통해 인공지능이 단순 예측을 넘어 임상의가 참고할 수 있는 과학적 근거를 제공할 수 있음을 시사했다.
연구팀은 예측 모델의 결괏값과 실제 혈관 합병증 발생 간의 상관관계도 분석했다. 분석 결과, 예측 확률이 높은 환자군은 심혈관 및 말초혈관 합병증, 신경병증, 말기신부전 등 주요 합병증 발생 위험이 통계적으로 높게 나타났다. 구체적으로, 상위 예측 확률 그룹은 하위 그룹과 비교해 대혈관 합병증 위험이 최대 2.21배, 미세혈관 합병증은 최대 1.30배 높은 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 결과를 바탕으로 개발된 AI 모델이 신장질환 조기 예측과 함께 장기적인 건강 관리 및 합병증 예방에 활용될 수 있을 것으로 전망했다.
우세린 연구교수는 "병원에서 일상적으로 수집하는 데이터만으로 높은 정확도의 예측이 가능하다"며 "1차 진료기관에서 활용할 수 있는 현실적 도구"라고 강조했다. 이어 "고위험군을 조기에 식별하고 중재할 수 있는 정밀의료 기반이 마련됐다"고 덧붙였다. 이상열 교수는 "국내외 데이터로 모델을 훈련하고 검증해 범용성과 신뢰도를 확보했다"며 "환자 맞춤형 관리의 새로운 전기를 마련할 수 있는 연구"라고 평가했다.
메디컬투데이 양정의 기자([email protected])
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