보건타임즈 : 다한증 치료 환자서 발병하는 '보상성 다한증 예측 가능성' 제시

현관용 교수팀, '기계학습 알고리즘 활용한 다한증 분류와 보상성 다한증 예측' 연구

2017~2021년 교감신경 차단술 받은 다한증 환자 128명 '자율신경계검사 지표' 분석

교감신경 우세성, 두경부 다한증 타입서 '유의하게 ↑'

보상성 다한증 정도, 교감신경 우세성과 '유의한 영향 관계' 확인

논문, 국제학술지 'Journal of Thoracic Disease' 게재

[보건타임즈] 원발성 다한증 치료에 교감신경차단술을 받은 후 부작용으로 나타나는 보상성 다한증 예측을 위해 기계학습 알고리즘을 활용한 연구 결과가 발표돼 주목을 받고 있다.

원발성 다한증은 교감신경의 과도한 활성을 특징으로 하며 이를 치료하기 위해 흉강경을 통한 교감신경 차단술이 효과적·안정적으로 시행되고 있다.

수술치료를 통해 원발성 다한증의 증상 개선에 환자들 대부분이 만족감을 나타내지만 적지 않은 수에서 다른 부위에 땀이 나는, 소위 보상성 다한증의 부작용이 발생한다.

가톨릭대학교 성빈센트병원 심장혈관흉부외과 현관용 교수(사진 좌)는 의정부성모병원 심장혈관흉부외과 김재준 교수(우) 연구팀과 함께 자율 신경계 검사로 확인한 심박동 수의 변이성 자료를 기반으로 기계학습 알고리즘 기반 분석을 통해 보상성 다한증을 예측하는 연구를 수행했다.

현관용·김재준 교수팀은 2017년부터 2021년까지 교감신경 차단술 전 자율 신경계 검사를 받은 두경부 혹은 손 부위 원발성 다한증 환자 128명을 대상으로 자율신경계검사 지표(SDNN, RMSSD, TP, LF)를 분석, 다한증을 분류한 다음 보상성 다한증의 발생 정도를 랜덤포레스트 진단결정트리 모델을 이용, 예측했다. (아래 그래프)

이 결과, 단 변량과 다변량 분석에서 부교감신경에 대한 교감신경의 우세성이 두경부 다한증 타입에서 유의하게 높았으며, 보상성 다한증의 정도도 교감신경의 우세성과 유의한 영향 관계가 있음이 확인됐다.

김재준 교수는 "이전 연구를 통해 심박동 수의 변이성이 보상성 다한증의 관련 인자임을 확인했으며 이를 바탕으로 기계학습 알고리즘을 활용한 보상성 다한증 정도의 예측 분석이 실제로 환자 개개인의 예측률을 제시하는지 알아보는 것에 의의가 있다"고 말했다.

현관용 교수는 "기존의 연구와는 실제 목적이 다른 알고리즘 기반 분석을 통해 새 케이스를 연습된 모델에 넣어 예측한 이번 연구가 앞으로 다한증 연구에 초석이 됐으면 한다"고 밝혔다.

이 연구 결과를 상세하게 정리한 논문은 '원발성 다한증의 기계학습을 통한 다한증의 분류와 보상성 다한증의 예측(Machine learning analysis of primary hyperhidrosis for classification of hyperhidrosis type and prediction of compensatory hyperhidrosis)'이란 주제로 SCIE 국제학술지 '흉부 질병 학회지(Journal of Thoracic Disease, IF=2.5)'에 게재됐다.