해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 :생명윤리안전정책연구팀 : 02-737-8452,
게재 일자 : 2019-08-09 
키워드 : 인공지능, artificial intelligence, AI, 딥마인드, DeepMind, 기계학습, machine learning, 알고리즘, algorithm, 전자의무기록, electronic health record, 급성신장손상, acute kidney injury, AKI, Nature 

병원이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 환자가 언제 생명을 위협받는 위기에 놓일지를 예측하는 것임. 감지하기 힘든 건강상태 변화는 인간이 효과적으로 감시하기에는 너무 방대한 데이터의 바다 속에서 놓치곤 함.

 

딥마인드 연구진은 nature 저널에 게재된 논문을 통해 가능한 해결책을 다음과 같이 설명하고 있음. 수십만 개의 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 기계학습시스템은 전자의무기록 내에서 임박한 위기를 의사에게 발생하기 전에 경고해줌.

 

영국 런던에 본사를 둔 알파벳인공지능자회사의 연구진은 미국 전역의 보훈병원(Veterans Affairs hospitals)에서 치료를 받는 수십만 명의 급성신장기능저하를 예측하는데 이 시스템을 이용함. 연구진은 인공지능이 투석이 필요한 사례의 90.2%를 예상했고, 앞당긴 시간은 48시간이었다는 점을 확인함.

 

이 시스템은 완벽과는 거리가 멀었음. 정확한 경고마다 두 개의 거짓 양성반응이 나타났으며, 손상 정도가 덜할 때 성능이 저하됨. 하지만 이 시스템은 병원의 신장손상가능성을 평가하는데 사용되는 기존 모델보다 20% 더 나은 결과를 냈으며, 의료진이 개입하여 위해를 예방할 수 있도록 더 정확하게 경고하는 능력을 보여줌.

 

브리검여성병원(Brigham and Women’s Hospital) 신장내과 의사(Joe Bonventre)연구의 예측성 특성이 상당히 인상적이다라고 평가함. 48시간 전에 급성신장손상에 대한 경고를 받으면 의사는 혈압을 조절하고 장기기능손실에 영향을 미치는 독한 약물을 줄여 대처할 수 있을 것이라고 설명함.

 

하지만 Bonventre는 보훈병원이 아닌 병원환경에서 다른 인구집단을 대상으로도 적용할 수 있느냐가 문제라고 밝힘. 보훈병원 환자의 성별은 남성이 월등하게 많았으며, 여성은 훈련데이터에 포함된 환자의 6%에 불과함. 또한 자체적인 전자의무기록시스템을 운영하는 보훈병원은 민간업체가 제공하는 기록유지시스템을 사용하는 병원과는 다른 환자데이터를 수집할 수 있음. 그런 경우 인공지능의 성능을 다른 기관이나 시설에서 재현하기가 어려워질 수 있음.

 

연구진은 의사들이 환자의 경과에 미치는 영향을 완전하게 평가할 수 있도록 이 시스템이 임상현장에서 검증되어야 한다고 강조함. 그러나 초기 성공이 전자의무기록에 입원환자의 일련의 위기(심장마비, 폐렴, 패혈증 등)를 예측하는데 도움이 되는 알고리즘을 적용할 수 있는 미래로 이어질 가능성을 암시한다고 밝힘.

 

공동저자(Dominic King)의사들에게 매년 수십만 명의 사망에 기여하는 환자 악화의 주요 원인에 대한 유리한 정보를 제공하는 것은 임상현장을 완전히 변혁시킬 수 있다면서 많은 사람들이 논의하기 좋아하는 사전예방적인 치료의 개념은 이 접근법을 보면 더 명확하다고 설명함.

 

이 연구에서 인공지능시스템은 병동과 외래에서 치료를 받은 70만명 이상의 보훈환자데이터로 훈련을 받음. 전자의무기록에 포함된 수십만 개의 데이터에서 패턴을 찾아 신장손상가능성을 예측함.

 

이 시스템은 시간의 흐름에 따라 환자의 변화를 추적하기 위하여 설계되었으며, 환자가 앞으로 48시간 이내에 급성신장손상으로 고통받을 가능성에 대하여 지속적으로 업데이트된 예측을 제공함. 또한 기록에서 발췌한 결론의 기초를 형성한 요소를 정확히 집어낼 수 있음.

 

연구진은 더 넓은 인구집단을 대상으로 다른 임상현장에서 시스템의 성능을 검증하는 것이 다음 단계라고 밝힘. 인공지능이 시판될 때까지 수년은 아니더라도 수개월은 걸릴 것으로 보임.

 

기사 및 사진 : https://www.statnews.com/2019/07/31/deepmind-artificial-intelligence-predicts-acute-kidney-injury/

저널 : https://www.nature.com/articles/s41586-019-1390-1

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