위식도역류 "표준 검사로 놓친 환자 AI로 다 잡는다"

나노종합기술원, 연세대·KAIST와 무선 모니터링 캡슐도 개발

(지디넷코리아=박희범 기자)24시간 위산 역류를 측정하는 검사에서 위식도역류질환(GERD)이 아니라고 판정된 환자 5명 중 1명이 추가 평가가 필요한 환자일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 진단에는 국내 연구진이 자체 개발한 엑스에이아이(XAI) 모델을 이용했다.

나노종합기술원은 이경균 나노바이오개발센터 선임연구원이 김희만 연세대학교 세브란스병원 소화기내과 교수 및 유승화 KAIST AX학과 및 기계공학과 교수 연구팀과 공동으로 24시간 식도 산도(pH)를 측정한 수백 건의 데이터를 기반으로 잠재적 위음성 사례를 찾을 수 있는 AI모델(XAI)을 개발했다고 16일 밝혔다.

위식도성역류 환자를 정확하게 진단하는 AI모델이 개발됐다.(자료 출처-클립아트코리아)

위식도역류질환은 가슴 쓰림이나 만성 기침 등을 유발하는 소화기 질환이다. 보행성 24시간 식도산도 검사는 가장 표준적인 진단방법이다. 그런데 검사 시간이 24시간으로 제한돼 있어, 역류가 간헐적이거나 드물게 일어나는 환자는 검사하는 동안 역류가 나타나지 않아 놓칠 수 있다.

더구나 코에서 식도로 긴 관을 넣은 상태로 진행하는 검사여서, 관이 없는 평소 생체 조건과 달라 환자의 실제 일상 속 역류 양상이 그대로 재현되지 않을 수 있다. 그 결과 환자는 증상을 호소하는데도 검사에서는 '음성'으로 판정되는 경우가 생긴다.

연구팀은 24시간 식도 산도(pH) 모니터링 데이터를 구축하고, 비지도학습 기반 이상탐지 AI 알고리즘(OCSVM과 SVDD 모델)을 만들어 분석했다.

이 모델은 AI에게 정상 신호 패턴을 스스로 학습시킨 뒤, 기존 검사에서는 정상(AET(산노출시간)<4%) 판정을 받았으나 일반적인 흐름과 다르게 불규칙한 변화를 보이는 ‘이상 패턴(잠재적 위음성)’을 역추적해 잡아낸다.

실제 임상 데이터 분석 결과, 기존 검사법으로 정상으로 분류됐던 환자 493명 중 약 22%에 달하는 108명을 추가 재평가가 필요한 ‘잠재적 위음성(놓친 양성)’ 사례로 선별해냈다.

이 모델은 기존 진단을 대체하는 것이 아니라 보완하는 재평가 보조 도구로, 추가로 살펴봐야 할 환자를 놓치지 않는 데 초점을 맞춘 성능 평가에서 약 0.9(만점 1.0)의 높은 점수를 기록했다. 특히 모델 결과를 알지 못하는 독립 전문의의 판독과 비교한 검증에서는, 재평가가 필요한 환자를 사실상 빠짐없이 찾아냈다.

연구결과는 디지털 헬스케어 분야 국제 학술지 엔피제이 디지털 메디신(npj Digital Medicine, IF=15.1) 5월호에 게재됐다.

나노종기원 등이 개발한 AI 프레임워크 개념도.(사진=나노종합기술원)

김희만 연세대학교 세브란스병원 소화기내과 교수는 "코에 관을 넣지 않아 평소 생체 조건에 더 가깝고, 48시간 이상의 데이터를 무선으로 확보할 수 있는 식도 산도 모니터링 캡슐도 함께 개발해 기존 검사법의 위음성 한계를 보완하고자 했다"며 "표준 검사법이 가진 사각지대를 메워주는 ‘데이터 기반 보완책’이라는 점에서 임상적 가치가 크다"라고 설명했다.

이경균 선임연구원은  "기술 개발 수준은 시제품 제작 및 성능 검증이 가능한 TRL(기술성숙도) 6단계"라며 "향후 의료 현장 적용 가능성을 검증하고 상용화를 추진할 것"이라고 덧붙였다.

박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)