[헬스코리아뉴스 / 박민주] 인공신경망을 기반으로 한 '급성 신손상 예측 시스템'을 개발했다는 연구결과가 나왔다. 연구팀은 개발된 시스템의 타당도까지 검증했다. 인공신경망이란 두뇌의 정보처리 과정을 모방해 만든 알고리즘으로, 정보가 입력되면 정해진 함수 과정을 거쳐 새로운 값을 도출한다.

급성 신손상은 신장 세포가 갑작스럽게 손상을 받아 신장기능이 약화되는 질환으로 병원에 입원하는 환자의 약 10%에서 발생한다. 감염성 질환, 심뇌혈관질환, 간 질환, 암(종양)과 같은 기저질환이나 이를 치료하는 수술, 시술, 약물에 의해서도 발생할 수 있어 입원 환자의 발생 여부를 주의 깊게 관찰하는 것이 요구된다. 

분당서울대병원 신장내과 김세중 교수, 인하대병원 신장내과 김기표 교수 연구팀은 이같은 급성 신손장을 예측하는 '급성 신손상 예측 시스템'을 개발했다. 

연구팀은 분당서울대병원에 2일(48시간) 이상 입원한 환자 중 6만 9081명의 데이터를 이용해 2단계 구조의 급성 신손상 예측 모델을 만들었다. 
 
모델1은 입원 기간(7일 이내) 동안 급성 신손상 발생 여부를 예측하는 구조로 환자의 데이터(나이, 성별, 진단명, 투약 정보, 검사 결과 등)가 입력되면 급성 신손상이 발생할지 여부를 알려주는 방식이다.

모델2는 입원 후 24시간, 48시간, 72시간 시점의 혈청 크레아티닌 수치를 예측하는 구조로 설계됐다. 입원 전과 비교해 혈청 크레아티닌 수치가 0.3mg/dL 이상 증가 또는 1.5배 이상 증가한 경우 급성 신손상으로, 2배 이상 증가하면 중증 급성 신손상으로 진단한다.(혈청 크레아티닌 참고치: 0.7-1.4mg/dL)

급성 신손상은 혈청 크레아티닌 수치의 상승 정도를 가지고 진단하기 때문에 모델2는 단순히 급성 신손상이 발생할지 예측하는 것을 넘어서 혈청 크레아티닌 수치와 중증도까지 예측할 수 있다는 장점이 있다고 연구팀은 설명했다. 또한 신독성 약물을 복용 중인 환자가 이를 계속 복용할 경우와 중단할 경우, 혈청 크레아티닌 수치가 어떻게 변화될지도 예측할 수 있다. 

연구팀은 개발된 예측 시스템이 다른 집단에도 적용될 수 있을지 검증하기 위해 분당서울대병원 입원환자(내부타당도) 7675명 및 서울대병원 입원환자(외부타당도) 7만 2352명의 데이터를 대입하고 시스템의 타당도를 분석했다. 그 결과 모델1의 급성 신손상 예측력은 내부타당도 88%, 외부타당도 84%로 나타났고, 중증 급성 신손상 예측력은 내부타당도 93%, 외부타당도 90%에 이른 것으로 확인됐다.
 
모델2에서는 혈청 크레아티닌 수치를 예측하는 예측값의 오차범위가 고위험군에서는 0.04-0.09, 저위험군에서는 0.03-0.08 이내였다. 고위험군은 모델 1에서 '급성 신손상 발생할 것'으로 예측된 군으로, 저위험군은 모델 1에서 '급성 신손상 발생하지 않을 것'으로 예측된 군으로 구분했다. 

연구팀은 "환자의 크레아티닌 수치를 시스템이 예측하는 예측값과 실제 검사를 통한 측정값의 차이(오차)가 작을수록 더 정확한 모델이라고 할 수 있는데, 모델을 2단계로 구분하여 시스템 예측 오차범위 줄이고, 시스템 예측 정확도를 높였다"고 개발된 시스템에 관해 설명했다. 

분당서울대병원 신장내과 김세중 교수는 "이번에 개발한 급성 신손상 예측 시스템은 외부타당도 검증까지 완료하면서 단일 기관에만 적용되는 것이 아닌, 다기관에서도 활용할 수 있다는 점이 특징"이라며 "본 시스템을 입원환자의 치료 과정에 적용한다면 신장기능에 대한 실시간 관리뿐만 아니라 위험한 상황을 미리 예측하고 예방할 수 있는 환경까지 마련할 수 있다"고 전했다.  

연구 결과는 국제 학술지 'JMIR(Journal of Medical Internet Research)' 4월호에 게재됐으며. 대한신장학회 신장학연구재단 연구비 지원으로 수행됐다. 

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