인공지능(AI)과 전자건강기록(EHR)을 활용해 허리디스크(요추추간판탈출증) 환자의 한의치료 성과를 예측하는 새로운 모델을 개발돼 눈길을 끌고 있다.
이번 연구는 한의학 분야에서 EHR 데이터와 첨단 분석 기법을 결합하여 예측 모델을 개발한 첫 사례로, 환자 맞춤형 진료와 치료 성과 향상에 기여할 것으로 기대된다.
자생한방병원 척추관절연구소 이예슬 원장 연구팀은 2017년부터 2021년까지 5개 자생한방병원에서 한의 통합 치료를 받은 허리디스크 환자 6,732명의 EHR 데이터를 분석했다.
연구팀은 허리기능장애지수(ODI, 0~100)를 활용해 환자군을 분류하고, 시간에 따른 증상 변화를 분석하는 ‘잠재계층궤적모형(LCTM, Latent Class Trajectory Model)’을 머신러닝 분석 모델과 결합했다.
LCTM은 시간 경과에 따라 환자들이 보이는 증상 패턴을 파악하고 각 집단이 띄는 양상을 확인 및 분석하는 통계 기법이다. 동일 질환이라도 서로 다른 회복 패턴을 가진 환자군을 식별할 수 있다는 장점이 있다.
분석 결과, 연구팀은 LCTM과 머신러닝 결합을 통해 환자들이 △초기 기능저하 수준이 낮고 회복이 빠른 ‘경도 기능저하-빠른회복군’ △초기 기능저하가 현저하고 회복이 더딘 ‘중증도 이상 기능저하-느린 회복군’ △초기 기능저하가 현저히 확인되지만 단기간 내 회복되는 ‘중증도 이상 기능저하-빠른 회복군’으로 구분됨을 확인했다.
해당 환자 유형 분류의 정확도는 90% 이상으로 매우 높았고, 최신 연도의 새로운 EHR 데이터를 적용해 검증했을 시 치료 성과 예측 정확도(AUROC)는 기존 예측 모델 수치인 77.7%와 대비해 81.5%로 향상됐다.
단순히 환자의 나이, 성별, 병력 등 기초 정보만 활용한 모델보다 더욱 우수한 성능을 보인 것이다. 이외 정밀도, 재현율 등 추가적인 주요 평가에서도 개선된 성능을 입증했다.
이번 연구 결과는 SCI(E)급 국제학술지인 ‘국제의료정보학저널(International Journal of Medical Informatics, IF: 4.1)’에 게재되었다.
자생한방병원 척추관절연구소 이예슬 원장은 “이번 연구는 한의학 분야에서 EHR데이터와 첨단 분석기법을 통해 예측 모델을 개발한 최초 사례”라며 “환자 개개인의 증상 변화 양상을 반영해 치료 결과를 높은 정확도로 예측할 수 있어, 향후 맞춤형 진료와 한의치료 성과 향상에 기여할 것으로 본다”고 말했다.(자료=자생한방병원)
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