충북대병원 의료인공지능팀,

‘갑상선암 재발 예측 모델’ 새로이 선보여

충북대학교병원(병원장 최영석)은 의료인공지능팀이 ’인공지능 기반 갑상선암 재발 예측 모델‘을 개발하였다고 6일 밝혔다.

해당 기술은 인공지능 관련 JCR 상위 10% 이내 국제학술지 “Advanced Intelligent Systems(IF, 영향력지수 = 7.29)”에 소개되었다. 최대 5년의 기간 동안 6개월 간격으로 수집된 시계열 데이터(갑상선 기능검사 결과)와 수치 데이터(임상 정보, 병리검사결과)를 종합적으로 분석하며, 이종 데이터를 동시에 분석하는 다모드 기반의 분석 방법을 적용함으로써 98.6%의 우수한 재발 예측 정확도를 달성하였다. 또한, 6개월 주기의 실시간 예측 실험에서는 실제 환자의 갑상선암 재발 1.5년 전부터 미리 재발을 예측하는 모습을 보여주었다.

임상적으로 갑상선암 재발율은 최대 28%에 달하는데, 이번 기술 개발로 인해 개개인의 갑상선암 재발을 조기에 예측하여 약물 용량 조절과 선제적 치료를 시행함으로써 재발을 미연에 방지하거나 늦추는 등의 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.

이번 성과에 대해 의료인공지능팀 팀장을 맡고 있는 충북대학교병원 의공학과 박승 교수는 “본 연구는 충북대학교병원에서 20여 년 간 수집된 의료정보를 활용한 연구로써, 충북대학교병원이 양질의 의료데이터를 보유하고 있을 뿐만 아니라 이를 활용한 최신 AI 기술 또한 개발할 수 있는 역량을 가지고 있음을 보였다.”라고 말했으며, 모델 개발을 담당한 김근형 연구원은 “지금까지 한 가지 종류의 데이터를 분석한 진단 방법은 많았으나, 이종 데이터를 종합적으로 분석하여 질병을 진단하는 방법은 이제 겨우 첫 발걸음을 내디뎠다 생각한다.”며 “많은 도움 주신 내분비내과 전현정 교수님과 의공학과 박승 교수님께 감사의 말씀을 드린다”라고 소감을 밝혔다.

한편, 충북대학교병원 의료인공지능팀은 앞서 ’인공지능 기반의 심방세동 진단 기술‘을 개발한 사례가 있으며, 2021년 설립 이후 1년 만에 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(IF, 영향력지수 = 14.26)와 같은 최상위권 국제 학술지 및 여러 학술지에 다수의 논문을 게재하고, ’심전도 파형 구성요소 인식 트랜스포머 기반 심방세동 진단‘과 같은 특허 출원을 진행하는 등의 성과를 내며 활발한 활동을 이어오고 있다.

(왼쪽부터) 충북대학교병원 내분비내과 전현정·이동화 교수, 의공학과 박승

교수, 의료인공지능팀 김근형·최지우 연구원

이종 데이터를 동시에 분석하는 다모드 기본의 분석 방법을 적용하여 98.6%의 정확도를 달성하였다.