한양대 노영균 컴퓨터소프트웨어학부 교수가 최근 미국 메이요 클리닉(Mayo Clinic)의 안철하(미국명 Joseph Ahn) 소화기 내과 전임의와 함께 머신 러닝을 이용한 ‘간 질병분류 기술’을 개발했다. 메이요 클리닉은 미국 내 종합병원 평가 순위에서 5년 연속 1위를 차지하며 세계 최고의 병원으로 평가받고 있다.

알코올성 간염과 담관염은 서로 다른 질환이지만 우상복부 통증과 담즙정체성 간수치 이상, 전신의 염증반응 등 임상적으로 비슷한 모습을 보여 구별이 어려운 경우가 종종 발생한다.

해당 기술은 의사들이 이 두 질환의 환자를 정확히 진단하고 신속한 처치를 내리는데 도움이 될 것으로 기대된다.

메이요 클리닉 연구팀은 2010년부터 약 10년 간 메이요 클리닉에 입원한 18세 이상의 환자 중 알코올성 간염 환자와 담관염 환자 총 460명의 후향적 연구를 진행했다.

연구진은 흔한 혈액 검사인 전혈구 검사와 간기능 검사에 포함되는 △백혈구(WBC) △헤모글로빈(Hgb) △평균 혈구량(MCV) △혈소판(Plt) △AST △ALT △알칼리성 포스페이테이스(AP) △총 빌리루빈 (Tb) △직접 빌리루빈(Db) △알부민(Alb)의 10가지 실험실 변수를 수집했다.

이들 변수들을 기반으로 알코올성 간염과 급성 담관염을 구별한 137명의 의료진의 결과와 동일 변수들을 이용한 7개의 지도 학습 머신 러닝 알고리즘이 판단한 결과를 비교했다.

* 7개의 지도 학습 머신 러닝 알고리즘으로는 k-Nearest Neighborhood, Logistic regression, Supporting vector machine(SVM), 의사 결정 트리, Naive-Bayes, 인공 신경망(ANNs), Random forest를 이용했다.

그 결과 의료진들은 알코올성 간염과 급성 담관염을 구분하는데 평균 72%의 정확도를 보인 반면, 7개의 지도 학습 머신 러닝 알고리즘은 평균 86.5%~93.6%의 정확도를 보였다. 특히 서포트 벡터머신(SVM) 알고리즘과 인공 신경망(ANNs) 알고리즘에서 높은 예측능력을 보였다.

이번 연구는 의사들이 AI 기술을 활용해 환자의 이력이나 정밀한 영상의학적 검사가 없는 상황에서도 알코올성 간염과 급성 담관염을 정확히 분류할 수 있게 됐다는 점에서 의미를 가진다.

한편 연구 결과는 지난해 11월 미국의 저명한 간 학회인 AASLD Liver Meeting에 발표돼 ‘영예의 논문(Poster of distinction)’에 선정됨과 동시에 학회에서 돋보인 발표들만을 엄선해 만드는 「간 학회 최고의 발표들 모음집(the Best of the Liver Meeting’s summary slide deck)」에 수록됐다.