'딥러닝 이용한 와파린 용량 결정 시스템' 개발
이희문 과장 "알고리즘 통해 임상 현장서 간편하면서 정확하게 투약할 와파린 용량 결정"
논문, 국제학술지 'Scientific Reports'에 발표
[보건타임즈] AI·딥러닝 기술을 활용, 심장질환 진료의 정확도와 효율성을 높인다.
즉 딥러닝을 이용해 항응고제 와파린의 투약 용량을 적절하게 결정할 수 있다는 것이다.
와파린은 이미 수십 년 전부터 항응고제로 사용해왔지만, 치료 범위가 한정돼 용량이 적절하지 않으면 혈전 색전증이나 출혈의 위험이 생길 수 있다.
이 때문에 주기적으로 프로트롬빈 시간 국제표준비율(PT INR Prothrombin time International Normalized Ratio) 검사를 시행하면서 와파린 투약의 적정량을 예측하는 것이 매우 중요하다.
부천세종병원(이사장 박진식) 흉부외과 이희문 과장(사진)은 분당서울대병원, 세브란스병원 연구진과 공동으로 수행한 연구를 통해 이같이 밝혔다.
이 연구 결과를 상세하게 정리한 논문은 'Development of a system to support warfarin dose decisions using deep neural networks'란 주제로 'Scientific Reports(IF 5.133) 최신호'에 발표했다.
이 연구는 딥러닝을 이용한 와파린 용량 결정 시스템 개발을 다룬 것이다.
이에 따르면 심장질환 환자에 주기적으로 프로트롬빈시간 국제표준비율 (prothrombin time International Normalized Ratio, PT INR) 검사를 시행하면서 와파린을 투약할 적정량을 예측하는 것이 매우 중요하다.
개인마다 적정 용량이 천차만별이며, 생체 활동이 평형을 이루는 상태, 즉, 내부 환경이 변하지 않는 항정 상태에 도달하는 데까지 걸리는 시간도 다양해, 실제 임상에선 담당 주치의의 개인적 경험과 직관으로 용량을 결정하는 사례가 많다.
이러한 한계를 극복하기 위해 분당서울대병원, 세브란스병원 연구진과 공동으로 딥러닝을 이용, PT INR을 예측하는 시스템을 개발했으며 이를 바탕으로 와파린 용량에 따라 PT INR을 예측하는 테이블을 만들어 임상 현장에서 와파린 용량을 결정하는 데 도움을 줄 수 있도록 했다.
부천세종병원 이 과장은 "이전에 와파린 용량을 예측하는 계산식이나 알고리즘을 만들려는 시도가 있었으나 계산식이 복잡한 데다 유전인자 등 쉽게 검사할 수 없는 항목들을 이용했기 때문에 실제 임상에 적용하기 어려운 면이 있었다"며, "이번 연구에선 나이, 성별 등 환자의 기본 정보와 와파린 용량, PT INR값 만 항목으로 이용해 알고리즘을 구현하려 했으며, 실제 진료 현장에서 적용이 가능할 것으로 기대되고 있다"고 말했다.
이 밖에 이 과장은 "이번에 장기간 연구를 이끌어가는데 힘써주신, 부천세종병원 흉부외과 과장으로 재직하셨던 분당서울대병원 장형우 교수께 진심으로 감사드린다"고 전했다.
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