지속적으로 신장투석을 해야 하는 급성신장 손상환자는 사망률이 약 50%에 달하는 고위험군으로 정확한 사망 위험도 예측이 까다로우나 이를 예측할 수 있는 도구를 국내 연구진이 개발했다.

서울대병원 한승석 교수팀은 급성 신장 손상 환자 1,571명을 대상으로 한 연구결과를 토대로 환자 예후를 예측할 수 있는 새 도구를 개발했다고 전했다.

급성 신장 손상 환자는  소변이 나오지 않고 혈압이 불안정한데다 약물 요법으로는 환자 상태를 유지하기 어렵기 때문에 24시간 지속적으로 진행하는 투석을 받게 되는데 이를 지속성 신대체요법 (Continuous Renal Replacement Therapy)이라고 한다.

그동안 중환자실 환자의 예후를 예측하기 위해 APACHE Ⅱ나 SOFA를 사용했으나 지속성 신대체요법을 받는 환자의 예후를 예측하기에 최적화 되지 않았다. 

이에 한교수팀은 기계학습(machine learning)을 활용해 지속성 신대체요법을 받는 환자에 최적화된 우수한 예측 도구를 개발했고 기존 도구에 비해 예측률이 더욱 우수한 것으로 나타났다.

연구결과에 따르면, 새로 개발된 예측도구의 곡선하면적은 0.784로, APACHE Ⅱ(0.611), SOFA(0.677)), MOSAIC(0.722) 등 기존 예측도구보다 높은데 곡선하면적(AUC)은 정확도를 판별할 때 흔히 사용하는 지표로, 곡선 아래 면적넓이를 말하며 1에 가까울수록 정확도가 높다. 

한승석 교수는 "인공지능의 발전은 모든 임상의학 변화와 맞물려있고 인간의 힘만으로는 도달할 수 없는 한계를 극복할 것"이라며 "앞으로도 신장학에 인공지능을 접목시킬 수 있도록 계속 연구하겠다"고 밝혔다.

해당 연구결과는 'Critical Care' (IF 6.96)에 발표됐다.