서울성모병원, 간세포암 수술법 결정하는 AI 모델 개발

간암 환자 수술 후 생존 예측 AI 모델 제시
국제학술지 ‘자마 네트워크 오픈’에 게재

서울성모병원 소화기내과 한지원(왼쪽) 교수와 김현욱(오른쪽) 의대생.[서울성모병원 제공]

[헤럴드경제=김광우 기자] 서울성모병원 연구팀이 간세포암(HCC) 환자의 간이식과 간절제술 중 최적 치료법을 제시하는 인공지능 기반 의사결정 지원 모델을 개발하고 국제학술지에 발표했다.

9일 서울성모병원은 소화기내과 한지원 교수(교신저자), 가톨릭의대 의학과 김현욱 학생(본과 4학년, 제1 저자) 연구팀이 간세포암의 수술적 치료인 간이식과 간절제술 중에서 어떤 방식이 특정 환자에게 더 도움이 될지를 정교하게 판별하는 AI 모델을 개발했다고 밝혔다.

일반적으로 간이식은 암 자체를 제거하면서도 기저 간기능 문제를 동시에 해결하기 때문에 절제술 대비 재발이 적지만, 공여자 부족으로 모든 환자가 이식받는 데 어려움이 있다. 이에 간절제술을 먼저 고려하게 된다.

이제까지는 국제 지침에 따라 간이식과 간절제술 여부를 환자의 응급도와 기증자의 조건 등을 근거로 판단해 왔다. 하지만 경계선에 있는 회색지대 (Gray-Zone) 환자의 경우에는 임상적 의사결정이 복잡해, 이식이 필요한 환자를 정확하게 선별하도록 돕는 도구의 필요성이 제기돼 왔다.

이에 한 교수팀은 한국중앙암등록본부와 서울성모병원 데이터를 활용해 총 4529명의 대규모 환자군을 후향적으로 분석했으며, 총 30개 변수(인구통계학적 요인, 임상 특성, 종양 관련 변수 등)를 활용해 인공지능 모델별 적합도를 평가했다.

평가방식은 각 인공지능 모델이 특정 환자의 다양한 변수를 기반으로, 환자가 간이식 혹은 간절제술을 받은 후 3년 생존율을 시뮬레이션하는 방식으로 이뤄졌다.

이렇게 개발한 모델을 평가한 결과 간이식은 데이터를 분류하는 최적의 경계를 찾는 지지벡터머신(SVM) 모델 정확도가 82%, 간절제술에서 이전 예측의 오류를 단계적으로 개선해 여러 결정 트리를 결합하는 캣부스트(CatBoost) 모델 정확도가 79%로 나타났다.

모의 분석 결과 기존 임상적 결정과 비교하면 모델의 권고에 따른 치료는 사망 위험을 54% 감소시키는 것으로 나타났으며, 결과의 통계적 유의성 역시 매우 높았다.

또 해당 연구모델은 기존 간이식 환자의 74.7%를 간절제술로 재분류했고, 간절제술 환자의 19.4%에게만 간이식을 권고한 것으로 확인됐다. 이는 제한된 자원 문제와 직결되는 이식 질환 특성상, 공여 장기의 불필요한 사용을 줄여 꼭 필요한 환자에게 자원을 배분할 수 있는 가능성을 제시했다.

한지원 교수는 “이번에 개발된 간암 환자 맞춤형 치료법 AI 모델은, 간절제술과 간이식 수술 예상에 따른 환자 개인별 생존 추정치를 제공해, 최적의 치료 계획을 제공할 수 있는 유용한 도구가 될 것”이라고 말했다.

한편 이번 연구는 정부가 의학 연구 및 산업 경쟁력을 강화해 필수 의료 분야 강화를 목표로 하는 ‘글로벌 의사과학자 양성사업’ 지원으로 진행됐다.