서울대의대·국립암센터 연구 결과 발표
의술의 발전으로 암 치료 후 5년 이상 생존하는 사람이 100만명이 넘었다. 이와 함께 치료 후 환자의 삶의 질과 생활습관 관리도 주목받고 있다. 하지만 대다수 환자가 치료 후에는 재발 여부를 확인하는 것 이외에는 적절한 관리를 못 받아 암 재발이나 사망에 대한 막연한 불안을 지니고 산다. 이에 국내 연구진이 최근 AI(인공지능)으로 삶의 질과 생활습관 정보를 활용해 암 진단 정확도를 높이고, 환자 사망을 예측, 위험요인을 관리할 수 있는 방법을 개발했다.
서울대의대 심진아·김영애 박사와 국립암센터 윤영호 교수 연구팀은 폐암 치료 후 암 생존자의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용해 머신러닝 기반 사망예측 모델을 개발해 5년 후 암 생존자 사망을 정확하게 예측했다고 3일 발표했다.
연구팀은 암 생존자 사망 예측 모형은 2001~2006년 국립암센터와 삼성서울병원에서 수술 후 완치를 판정받은 폐암 환자 809명을 대상으로, 2006~2007년 생활 습관 및 삶의 질 자료를 수집했고, 이를 기반으로 5년 후 사망을 예측했다. 폐암 예후 인자(연령·성별·병기요인·종양특성 등)외에도 삶의 질과 생활습관 정보(불안·우울·삶의 질·긍정적 성장 및 과체중)들이 5년 이후 생존예측력을 높일 수 있는지 연구한 것이다. 폐암 환자를 대상으로 머신러닝 및 AI 등을 활용해 사망 예측모형으로까지 만든 연구는 이번이 최초다.
연구팀은 폐암 생존자의 사망률을 측정하기 위해 다양한 알고리즘 중 기존 예후인자(나이·성별·종양특성 등)들만 고려한 모델과 이에 더해 삶의 질 생활습관까지 고려한 모델 두 가지의 성능을 비교했다. 분석 결과, 기존 예후인자만 고려한 모델보다 삶의 질, 생활습관까지 활용한 모델의 정확성이 훨씬 뛰어났다. 기존 예후인자들만 고려한 모델은 생존자 5년 생존여부를 최대 71.3% 정확하게 예측했지만, 삶의 질과 생활습관까지 고려한 모델은 최대 94.8%까지 식별했다.
심진아 박사는 "머신러닝기술을 이용한 암 생존자들의 생존을 예측할 때 기존의 예후인자에 삶의 질 및 생활습관 정보를 추가했을 때 5년 생존율을 훨씬 정확하게 예측할 수 있었다"며 “이러한 삶의 질 요인을 포함한 예측모형은 정보통신기술과 융합돼, 실제 생존자들의 자가 관리를 도울 수 있다”고 말했다.
윤영호 교수는 “암 치료 후 재발 감시뿐 아니라 운동, 식이 등과 함께 삶의 질을 평가하고 체계적으로 관리해야 한다”며 “사망 예측 및 관리 모형을 포함한 통합케어 시스템을 갖추는 것이 필요하다”고 말했다.
