해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 : 배아정책연구팀 02-737-8452
게재 일자 : 2019-10-30 
키워드 : 알고리즘, algorithm, 기계학습, machine learning, 암환자, cancer patient, 사망률, mortality, 사전의료계획, advance care planning, 생애말기, end-of-life, 대화, conversation, discussion, 무작위대조군연구, RCT, JAMA Network Open, ASCO 

많은 암환자들은 본인의 병이 너무 악화될 때까지 그들의 치료에 대한 희망을 논의할 기회를 얻지 못하며, 막상 의사나 사랑하는 사람들과 논의할 때에는 너무 늦었을 수도 있음.

 

미국 펜실베이니아대 의과대학(Penn Medicine)이 이끄는 연구팀은 본인의 생애말기 목표와 희망에 대하여 더 적시에 대화하여 가장 이익을 얻을 환자에게 표시를 하여 대화를 앞당기도록 해보려는 알고리즘을 개발함. 그리고 연구결과를 저널(JAMA Network Open)과 미국임상종양학회(ASCO; American Society of Clinical Oncology) ‘종양학에서의 지지적 돌봄심포지엄에 동시에 발표함.

 

연구결과에 따르면 알고리즘이 대화의 우선순위가 높다고 분류한 환자의 절반이 이후 6개월 이내에 사망했다고 함. 반면 우선순위가 낮다고 분류한 환자 중 6개월 이내에 사망한 환자는 4% 미만이었다고 함. 이는 알고리즘이 진료의 목표, 가치, 선호에 관한 시기적절한 논의로 이익을 가장 많이 얻을 수 있는 환자들을 정확하게 포착한다는 점을 시사함.

 

이 연구는 종양환자를 대상으로 기계학습알고리즘을 적용하는 것에 대한 연구 중 하나임.

 

연구팀은 펜실베이니아대에 속한 암센터 등에서 20162월부터 7월까지 암 진료를 외래에서 받은 환자 26525명을 대상으로 코호트를 구축함. 환자들을 최대 500일 관찰하고, 201810월부터 20199월까지 자료를 분석함.

 

환자의 정보는 전자의무기록을 통하여 확보했으며, 성별, 나이와 같은 인구통계학적 특성과, 동반질환, 임상검사, 심전도 자료 등을 포함함. 연구팀은 3가지 종류의 예측모델을 적용하여 180일 사망률과 500일 사망률을 확인함.

 

연구팀이 구축한 랜덤 포레스트 모델(random forest model)은 그래디언트 부스팅(gradient boosting), 로지스틱 회귀분석(logistic regression)과 같은 다른 기계학습기술에 비하여 가장 좋은 예측결과를 이끌어냄. 랜덤 포레스트 모델을 적용한 결과, 고위험환자의 51.3%6개월 이내에, 64.4%1년반 이후에 사망함(저위험 환자는 7.6%). 다만 3가지 종류의 통계적으로 유의미한 차이는 없었다고 함.


해외언론동향_20191030_본문.PNG


종양학 전공 의사(oncologists) 15명에게 조사한 결과 그래드인트 부스팅 알고리즘이 고위험으로 분류한 환자의 58.8%가 환자의 희망에 대한 즉각적인 대화에 확실히 적합하다는데 동의함.

 

이 알고리즘은 유사한 목적으로 다른 알고리즘(Palliative Connect)을 개발한 펜실베이니아대 의과대학 연구원들의 도움을 받아서 구축함. Palliative Connect 시스템은 완화의료진과의 자문을 유발하는데 사용되었고, 자문율이 74%나 증가하여 최근에 특히 효과적인 것으로 밝혀짐. 하지만 이번 연구는 외래환경에서 환자와 종양학 전공 의사 사이의 대화를 증가시키는 것을 목표로 한다는 점에서 다름.

 

1저자(Ravi B. Parikh) “우리의 시범적용 초기데이터는 알고리즘을 사용하면 이러한 대화를 북돋을 수 있다는 점을 암시한다고 말함.

 

이어 종양학에 국한되지 않은 의료종사자를 위한 의사결정지원방법의 확장성에 자극을 받고 있다면서 고위험 환자를 표시하기 위하여 기계학습을 이용하는 절차는 폭넓게 적용할 수 있으며, 이러한 접근방식은 이전에는 사용할 수 없었던 방식으로 환자의 위험을 계층화한다고 밝힘.

 

연구팀은 이 알고리즘이 가능성을 보여줬기 때문에 이 연구의 시범적용의 일환으로 그치지 않고, 의료센터에 구현되었다고 밝힘.

 

아울러 연구팀은 후속연구로 대화에 가장 적합한 환자를 식별하는 것이 실제로 의사들이 논의를 시작하도록 증진시키는지를 시험하고 있다고 밝힘. 임상의사 100명이 참여하는 무작위대조군연구이며, 앞으로 3~6개월 동안 진행된다고 함.

 

기사 : https://www.news-medical.net/news/20191025/New-algorithm-flags-cancer-patients-in-need-of-advance-care-planning-conversations.aspx

저널 및 사진 : https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2753527

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키워드 뇌스캔검사, 개인식별, 프라이버시, 개인정보보호, 검사결과, 의무기록, 의료정보, 개인식별정보, Mayo Clinic 

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키워드 대변이식, fecal transplants, fecal microbiota transplants, FMTs, 대변캡슐, stool capsules, 약제내성, drug-resistant, 대장균, E. coli, C. difficile 감염, 건강한 기증자, healthy donor, 임상시험, clinical trial, 안전, safety, 규제, regulation, FDA, NEJM 

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키워드 낙태, abortion, 낙태약, abortion pills, 낙태법, abortion law, 불법, illegal, 합법화, legalise, decriminalize 

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