​한림대 동탄성심병원, 인공지능으로 요관결석 치료법 결정

AI 활용해 체외충격파쇄석술 성공률 예측모델 개발

이성호 한림대 동탄성심병원 병원장(비뇨의학과)이 체외충격파쇄석술을 하고 있는 모습. [사진=한림대학교동탄성심병원]

한림대학교 동탄성심병원은 인공지능(AI)을 활용해 요관결석 환자에게 체외충격파쇄석술 성공여부를 사전에 확인할 수 있는 예측모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

요관결석은 요로계에 결석이 생겨 소변 흐름이 원활하지 않아 칼로 찌르는 듯한 극심한 통증을 유발하는 질환이다.

요관결석 치료는 크게 3가지로, 결석이 자연적으로 배출될 때까지 기다리는 대기요법과 충격파를 통해 몸 밖에서 결석을 분쇄하는 체외충격파쇄석술, 그리고 내시경시술이나 개복수술을 통해 제거하는 방법이다.

이 중 체외충격파쇄석술은 외부 상처 없이 결석을 제거할 수 있어 가장 선호되지만, 체외충격파쇄석술만으로 모든 결석을 치료할 수 없고, 치료 전 정확한 결과를 예측하기가 어렵다는 단점이 있다. 환자가 시간과 비용만 낭비하고 결국 수술과 같은 다른 치료를 추가로 받는 경우가 생기게 되는 것이다.

이에 이성호 한림대 동탄성심병원 병원장(비뇨의학과)과 김진 한림대 컴퓨터공학과 교수 등 연구팀은 인공지능을 활용해 요관결석 환자에게서 체외충격파쇄석술 성공여부를 사전에 확인할 수 있는 예측모델을 개발했다.

연구팀은 2012년 10월부터 2016년 8월까지 한림대 동탄성심병원에서 요관결석으로 체외충격파쇄석술을 받은 환자 791명을 분석했다. 전체 환자 중 509명(64.3%)은 체외충격파쇄석술로 결석 제거에 성공했으며 282명(35.7%)은 실패했다.

이후 두 환자군의 상세한 데이터를 인공지능으로 분석했다.  또 인공지능은 데이터를 통해 학습했고, 새로운 데이터를 입력하면 최적의 판단이나 결과를 예측했다. 

그 결과, 환자 나이와 성별‧결석상태 등 총 15가지 요인을 분석하는 체외충격파쇄석술 성공률 예측 모델을 만들었다.

예측을 위한 15가지 요인은 요관결석 환자가 병원에서 처음 검사하게 되는 소변검사, 혈액검사, CT(컴퓨터단층촬영) 3가지 검사만으로 확인 가능하다.

연구팀은 이 모델을 다시 요관결석 환자 100명에게 적용했고, 그 결과 92.29%의 정확도로 체외충격파쇄석술 성공여부를 예측했다.

이성호 병원장은 “체외충격파쇄석술 성공률 예측모델을 통해 요관결석 환자들이 빠르고 정확하게 가장 적절한 치료방법을 결정할 수 있게 됐다”며 "체외충격파쇄석술 성공률 예측 모델은 전세계 의료진이 이용할 수 있도록 공개한 상태"라고 말했다.

한편, 이 연구는 ‘인공지능을 이용한 요관결석 치료에 대한 체외충격파쇄석술 성공률 예측모델’이라는 제목으로 미국비뇨의학회 국제학술지인 ‘The Journal of Urology’ 최신호에 게재됐다.