AI•딥러닝 기술 이용하여 진료의 정확도와 효율성 높인다! 부천세종병원 흉부외과 이희문 과장, 국제 학술지 ‘Scientifi…
등록일: 2021-08-12
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보건복지부 지정 대한민국 유일 심장전문병원 부천세종병원(이사장 박진식) 흉부외과 이희문 과장이 분당서울대학교병원, 세브란스병원 연구진과 공동으로 진행한 연구 논문이 ‘Scientific Reports’(IF 5.133) 최신호에 게재되었습니다.
‘Scientific Reports(사이언티픽 리포트)는 3대 과학 학술지 중 하나인 ‘Nature’ 출판사에서 출간하는 저널입니다.
이번에 게재된 이과장의 논문은 ‘Development of a system to support warfarin dose decisions using deep neural networks’이며, 딥러닝을 이용한 와파린 용량 결정 시스템 개발에 관한 내용입니다.
와파린은 이미 수십 년 전부터 항응고제로 사용되어 오랜 역사를 가지고 있으나 치료 범위가 한정되어 있어 용량이 적절하지 않으면 혈전색전증이나 출혈의 위험이 생길 수 있다. 따라서 주기적으로 프로트롬빈시간 국제표준비율 (prothrombin time International Normalized Ratio, PT INR) 검사를 시행하면서 적정량을 예측하는 것이 매우 중요한데, 개인마다 적정 용량이 천차만별이며, 생체 활동이 평형을 이루는 상태, 즉, 내부 환경이 변하지 않는 항정상태에 도달하는 데까지 걸리는 시간도 다양하여, 실제 임상 환경에서는 담당 주치의의 개인적 경험과 직관으로 용량을 결정하는 경우가 많습니다.
이러한 한계를 극복하고자 분당서울대학교병원, 세브란스병원 연구진과 공동으로 딥러닝을 이용하여 PT INR을 예측하는 시스템을 개발하였고, 이를 바탕으로 와파린 용량에 따라 PT INR 을 예측하는 테이블을 만들어 임상 현장에서 와파린 용량을 결정하는 데 도움을 줄 수 있도록 하였습니다.
부천세종병원 흉부외과 이희문 과장은 “이전에도 와파린 용량을 예측하는 계산식이나 알고리즘을 만들고자 하는 시도가 있었으나 계산식이 복잡하고, 유전인자 등 쉽게 검사할 수 없는 항목들을 이용했기 때문에 실제 임상에 적용하기 어려운 면이 있었다”며, “본 연구에서는 나이, 성별 등 환자의 기본 정보 및 와파린 용량, PT INR값 만을 항목으로 이용하여 알고리즘을 구현하고자 했고, 실제 진료 현장에서 적용이 가능할 것으로 기대되고 있다”고 말했습니다. 이어 “장기간 연구를 이끌어가는데 힘써주신, 부천세종병원 흉부외과 과장으로 근무하셨던 분당서울대학교병원 장형우 교수님께 진심으로 감사드린다”고 말했습니다.
‘Scientific Reports(사이언티픽 리포트)는 3대 과학 학술지 중 하나인 ‘Nature’ 출판사에서 출간하는 저널입니다.
이번에 게재된 이과장의 논문은 ‘Development of a system to support warfarin dose decisions using deep neural networks’이며, 딥러닝을 이용한 와파린 용량 결정 시스템 개발에 관한 내용입니다.
와파린은 이미 수십 년 전부터 항응고제로 사용되어 오랜 역사를 가지고 있으나 치료 범위가 한정되어 있어 용량이 적절하지 않으면 혈전색전증이나 출혈의 위험이 생길 수 있다. 따라서 주기적으로 프로트롬빈시간 국제표준비율 (prothrombin time International Normalized Ratio, PT INR) 검사를 시행하면서 적정량을 예측하는 것이 매우 중요한데, 개인마다 적정 용량이 천차만별이며, 생체 활동이 평형을 이루는 상태, 즉, 내부 환경이 변하지 않는 항정상태에 도달하는 데까지 걸리는 시간도 다양하여, 실제 임상 환경에서는 담당 주치의의 개인적 경험과 직관으로 용량을 결정하는 경우가 많습니다.
이러한 한계를 극복하고자 분당서울대학교병원, 세브란스병원 연구진과 공동으로 딥러닝을 이용하여 PT INR을 예측하는 시스템을 개발하였고, 이를 바탕으로 와파린 용량에 따라 PT INR 을 예측하는 테이블을 만들어 임상 현장에서 와파린 용량을 결정하는 데 도움을 줄 수 있도록 하였습니다.
부천세종병원 흉부외과 이희문 과장은 “이전에도 와파린 용량을 예측하는 계산식이나 알고리즘을 만들고자 하는 시도가 있었으나 계산식이 복잡하고, 유전인자 등 쉽게 검사할 수 없는 항목들을 이용했기 때문에 실제 임상에 적용하기 어려운 면이 있었다”며, “본 연구에서는 나이, 성별 등 환자의 기본 정보 및 와파린 용량, PT INR값 만을 항목으로 이용하여 알고리즘을 구현하고자 했고, 실제 진료 현장에서 적용이 가능할 것으로 기대되고 있다”고 말했습니다. 이어 “장기간 연구를 이끌어가는데 힘써주신, 부천세종병원 흉부외과 과장으로 근무하셨던 분당서울대학교병원 장형우 교수님께 진심으로 감사드린다”고 말했습니다.
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