최종편집일2025.04.22 (화)
AI 예측 모델을 통해 혈액투석 환자의 빈혈 관리를 획기적으로 개선할 수 있는 방안이 연구, 발표됐다.
강원대학교병원 신장내과 박지인 교수팀은 이 병원에서 2017년부터 2022년까지 혈액투석 치료를 받은 252명의 환자 데이터를 기반으로, 시간에 따라 변화하는 환자 상태를 추적하고 예측할 수 있는 AI 모델 ‘GAM(GRU-Attention-based Module)’을 개발했다.
GAM은 ▲환자의 익월 혈색소 수치 예측 ▲적혈구생성자극제 적정 투여 용량 추천 ▲혈색소 수치 급격 저하에 따른 수혈 필요 여부 경고와 같은 세가지 기능을 수행할 수 있다.
연구결과 GAM 모델은 ▲혈색소 수치 예측 정확도(결정계수: 0.60) ▲적혈구생성자극제 용량 추천 정확도(78%) ▲수혈 필요 예측 정확도(99%, 재현율: 98%)로, 선형 회귀, XGBoost, MLP, GRU와 같은 기존 머신러닝 및 딥러닝 모델들과 비교했을 때 모든 측면에서 더욱 우수한 성능을 보였다.
적혈구생성자극제 처방에서 ‘GAM’과 전문가의 의견이 일치하지 않은 경우에도, ‘GAM’이 제시한 용량이 혈색소 수치를 목표 범위로 더 잘 유도하는 경향을 보여, 의료진의 판단을 보완할 수 있는 도구로서의 활용 가능성을 제시했다.
박지인 교수는 “AI 기술이 의료데이터를 단순히 분석하는 단계를 넘어, 치료 판단을 돕고 환자의 예후를 개선할 수 있는 실질적인 도구로 자리잡고 있다”며, “이번 연구를 계기로 환자 맞춤형 정밀의료의 기반을 더욱 탄탄히 다지기 위해 끊임없이 노력하겠다”고 말했다.
이번 연구 결과는 2024년 11월 국제학술지 ‘Scientific Reports’에 게재됐다.
한편 혈액투석을 받는 말기신장질환 환자에서는 혈색소 수치가 낮아지는 빈혈이 매우 흔하게 발생한다.
빈혈이 발생하면 적혈구생성자극제(Erythropoiesis-Stimulating Agent)를 투여해 혈색소 수치를 조절하는 것이 일반적인데, 약물에 대한 반응이 환자마다 달라 투여량을 정밀하게 조절하는데 어려움이 크다.
혈색소 수치가 지나치게 낮거나 높을 경우 생명에 영향을 줄 수 있기 때문에, 정확한 예측과 처방이 매우 중요하다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]
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