노영균 한양대 교수, 머신러닝 활용 '간 질병' 분류기술 개발

전문의보다 최대 20% 높은 정확도 보여

(서울=뉴스1) 정지형 기자 = 한양대는 노영균 컴퓨터소프트웨어학부 교수가 최근 미국 메이요 클리닉(Mayo Clinic)의 안철하 소화기내과 전임의와 함께 머신러닝을 이용한 '간 질병분류 기술'을 개발했다고 13일 밝혔다.

한양대에 따르면 알코올성 간염과 담관염은 서로 다른 질환이지만 우상복부 통증과 담즙정체성 간수치 이상, 염증 반응 등 임상적으로 비슷한 모습을 보여 구별이 어려운 경우가 종종 일어난다.

노 교수 등이 개발한 간 질병분류 기술을 활용하면 알코올성 간염과 담관염을 정확히 진단하고 신속히 처지할 수 있다는 것이 한양대의 설명이다.

특히 메이요 클리닉 연구팀은 지난 2010년부터 10년여년간 메이요 클리닉에 입원한 18세 이상 환자 중 알코올성 간염 환자와 담관염 환자 총 460명의 후향적 연구를 진행했다.

연구진은 전혈구 검사와 간기능 검사에 포함되는 Δ백혈구(WBC) Δ헤모글로빈(Hgb) Δ평균 혈구량(MCV) Δ혈소판(Plt) Δ알칼리성 포스페이테이스(AP) 등 10가지 실험실 변수를 수집했다.

수집한 변수를 기반으로 알코올성 간염과 급성 담관염을 구별한 137명의 의료진의 결과와 동일 변수를 이용한 7개의 지도 학습 머신러닝 알고리즘이 판단한 결과를 비교했다.

의료진들은 알코올성 간염과 급성 담관염을 구분하는데 평균 72%의 정확도를 보였지만 7개의 지도 학습 머신러닝 알고리즘은 평균 86.5~93.6%의 정확도를 보였다.

한양대는 "이번 연구로 의사들이 인공지능(AI) 기술을 활용해 환자의 이력이나 정밀한 영상의학적 검사가 없는 상황에서도 알코올성 간염과 급성 담관염을 정확히 분류할 수 있게 됐다"라고 설명했다.

연구결과는 지난해 11월 미국 저명 학회인 'AASLD Liver Meeting'에 발표됐으며 '영예의 논문'에 선정되기도 했다. 동시에 '간 학회 최고의 발표들 모음집'에도 연구결과가 수록됐다.

kingkong@news1.kr

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