입원 환자의 신장 손상을 미리 예측해 대비하는 첫 인공지능(AI) 모델이 외부 검증에서도 합격점을 받았다.

예측률 88%를 기록하며 준수한 성적표를 받아든 것. 이에 따라 의료 인공지능 분야에서 두각을 나타내고 있는 에픽 시스템즈(Epic Systems Corporation)가 또 하나의 무기를 장착할 것으로 전망된다.

19일 의학계에 따르면 매사추세츠 종합병원(assachusetts General Hospital, MGH) 연구진이 진행한 급성 신장 손상 예측 AI 'Epic Risk of HA-AKI'에 대한 외부 검증 연구가 뉴 잉글랜드 저널 오브 메디슨(NEJM)을 통해 공개됐다(10.1056/AIoa2300099).

에픽 시스템즈가 개발한 이 인공지능은 입원 환자의 급성 신장 손상(HA-AKI) 가능성을 미리 예측하는 기계 학습 모델이다.

급성 신장 손상은 입원 환자의 최대 21%까지 흔하게 일어나는데다 사망률과 직결된다는 점에서 예방 및 관리에 초점이 맞춰져 있는 질환이다.

의심했을때는 이미 질환이 진행된 경우가 많다는 점에서 다양한 지표를 통해 이를 예측하기 위한 움직임이 이어지고 있는 것이 사실.

MGH 소속 하버드 의과대학 사이언 두타(Sayon Dutta) 교수가 이끄는 연구진이 Epic Risk of HA-AKI에 대한 외부 검증에 나선 배경도 여기에 있다.

입원 환자의 급성 신장 손상을 예측하는 첫 상용화 모델이라는 점에서 이에 대한 분석을 통해 실제 임상에서의 유효성을 확인하기 위해서다.

이에 따라 연구진은 2022년 8월부터 2023년 1월까지 총 3만 9891명에 달하는 입원 환자 데이터를 통해 Epic Risk of HA-AKI의 정확도를 점검했다.

과연 Epic Risk of HA-AKI가 실제로 얼마나 신장 손상 환자를 걸러내는지, 또한 이를 효과적으로 예측하는지가 1, 2차 평가 목표였다.

그 결과 신장 손상 환자를 걸러내는데 있어 정확도를 의미하는 지표인 수신자 곡선 하 면적(AUROC)이 0.77을 기록했다. 1에 가까울 수록 정확하다는 것을 의미한다는 점에서 일정 이상 정확도를 증명한 셈이다.

그렇다면 예측 성능은 어땠을까. 이 또한 충분한 가능성을 인정받았다. 48시간내 급성 신장 손상에 대한 예측 AUROC가 0.76을 기록했기 때문이다.

이를 통해 점수 임계값(score threshold)을 50점으로 고정할 경우 Epic Risk of HA-AKI는 양성 예측률 88%, 민감도는 50%로 분석됐다.

또한 알람을 주는 평균적인 예측 발동 시간은 21.6시간이었다. 급성 신장 손상이 발생하기 21시간전에 인공지능이 이를 경고한다는 것을 의미한다.

연구진은 이러한 결과가 Epic Risk of HA-AKI의 임상 적용 가능성이 충분하다는 것을 보여준다고 평가했다.

다만 급성 신장 손상의 경중에 따라 민감도가 달라지는 부분에 대해서는 개선이 필요하다고 지적했다.

사이언 교수는 "Epic Risk of HA-AKI를 통해 급성 신장 손상을 미리 예측하면 신독성 약물 처방 등을 중단하는 등의 사전 조치가 가능하다"며 "그러한 면에서 일정 이상의 예측 정확도를 보인 점은 매우 긍정적으로 평가한다"고 설명했다.

이어 그는 "하지만 저위험 환자는 매우 높은 정확도로 예측하는 반면 고위험 환자는 식별에 다소 부족함이 있었다"며 "고위험 환자를 식별하는 것보다는 저위험 환자를 배제하는 역할을 주는 방식이 효과적이라고 판단한다"고 밝혔다.