예측정확도(AUROC) 수치 0.90로 높아
경추척수증 수술 후 매년 불필요한 추적 관찰을 받아야 했던 기존 진료 시스템을 개선할 길이 열렸다. 공현중 서울대병원 융합의학과 교수(서예찬 연구원, 정서이 연수생)와 김치헌 신경외과 교수 공동연구팀 성과다.
연구팀은 2015년 7월부터 2017년 4월까지 경추척수증으로 수술 받은 환자 80명의 신경기능 회복 상태 등 임상정보를 추적하고, 이를 바탕으로 장기적 수술 예후를 예측하는 AI 알고리즘을 개발했다고 17일 발표했다. 해당 AI 모델은 성별, 연령, BMI, 합병증, 수술 전후 신경기능 등의 변수를 머신러닝 기법으로 분석하고, 수술 2년 후 신경기능 회복상태를 예측하도록 설계됐다.
경추척수증은 경추(목뼈) 부위의 신경이 압박을 받아 손상되는 질환으로, 손 움직임이 어렵거나 걷기 힘들어지는 등 운동신경·감각신경 마비를 유발할 수 있다. 치료법은 척수신경이 지나는 부위(후궁)를 열고 압박을 풀어주는 ‘경추후궁성형술’이다. 수술 후 모든 환자는 예후를 추적 관찰하기 위해 수술 후 1년 동안은 수개월에 한 번씩, 2년부터는 매년 한 번씩 정기적으로 외래진료를 받아야 한다.
신경기능이 빠르게 회복돼 안정된 환자는 정기적인 외래진료가 불필요할 수 있다. 이런 환자는 외래진료를 빼먹는 노쇼(No-show)문제도 나타난다. 때문에 환자의 편의와 병원 운영 효율성을 높이려면, 예후가 좋은 환자를 미리 선별할 필요가 있다.
이 AI를 사용했을 때 14.25점 이상(17점 만점)이면 신경기능이 잘 회복돼 예후가 좋은 상태로 간주한다. 성능 분석 결과, 머신러닝 모델의 민감도, 특이도, 정확도는 각각 97%, 88%, 94%였다. 특히 AUROC(곡선아래면적) 수치는 0.90으로, 이는 예후가 좋은 환자와 그렇지 않은 환자를 높은 정확도로 구별할 수 있음을 의미한다.
추가적으로 2020년 9월부터 2022년 7월까지 수술 받은 환자 22명의 데이터를 활용해 이 모델의 성능을 검증한 결과, AUROC 수치는 0.86으로 나타나 계속해 정확도가 높게 나타났다.
김치헌 교수는 “이번 연구를 통해 경추척수증 진료 시스템을 효율적으로 운영할 수 있는 가능성을 제시해 의미가 크다”며 “AI로 예측된 예후가 좋은 환자는 병원 방문 빈도를 줄이는 등 최적화된 일정으로 진료 받을 수 있어, 환자 경험을 개선하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘BMC 의학 정보학 및 의사 결정(Medical Informatics and Decision Making)’ 최근호에 게재됐다.
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