인공지능을 활용해 암 환자의 생존 기간과 예후를 예측할 수 있는 ‘암 생존 계산기’가 개발됐다.
미국 노스웨스턴대의대 연구팀은 2015~2017년 유방암, 갑상선암, 췌장암 진단을 받은 환자들의 기록을 이용해 암 유형별로 생존에 가장 큰 영향을 미치는 환자, 종양, 치료 특성을 파악했다. 수집된 환자 수는 유방암 환자 25만9485명, 갑상선암 환자 7만6624명, 췌장암 환자 8만4514명이다. 연구팀은 해당 데이터를 통해 진단 및 환자 생존과 관련된 패턴을 인식하도록 인공지능을 훈련시켰다.
연구 결과, 세 가지 암에서 다양한 요인들이 생존에 상당한 영향을 미친다는 것을 발견했다. 유방암은 암 수술 여부, 진단 시 환자 나이, 종양 크기, 진단 후 치료까지 걸린 시간이 큰 영향을 미쳤다. 갑상선암은 진단 시 나이, 종양 크기, 치료 시간, 림프절 침범 여부가 영향을 미친 것으로 나타났다. 췌장암의 경우 암 수술 여부, 암의 현미경 분석 결과, 종양 크기, 진단 시 나이가 생존 여부를 결정했다. 이러한 요인을 기반으로 계산기가 측정한 생존율은 생존 기간 차이가 10개월 이내일 정도로 매우 정확했다.
연구팀은 “앞으로 다른 암들도 환자의 생존 기간과 예후를 예측할 수 있도록 활용도를 넓힐 것이다”고 말했다.
미국 노스웨스턴대의대 연구팀은 2015~2017년 유방암, 갑상선암, 췌장암 진단을 받은 환자들의 기록을 이용해 암 유형별로 생존에 가장 큰 영향을 미치는 환자, 종양, 치료 특성을 파악했다. 수집된 환자 수는 유방암 환자 25만9485명, 갑상선암 환자 7만6624명, 췌장암 환자 8만4514명이다. 연구팀은 해당 데이터를 통해 진단 및 환자 생존과 관련된 패턴을 인식하도록 인공지능을 훈련시켰다.
연구 결과, 세 가지 암에서 다양한 요인들이 생존에 상당한 영향을 미친다는 것을 발견했다. 유방암은 암 수술 여부, 진단 시 환자 나이, 종양 크기, 진단 후 치료까지 걸린 시간이 큰 영향을 미쳤다. 갑상선암은 진단 시 나이, 종양 크기, 치료 시간, 림프절 침범 여부가 영향을 미친 것으로 나타났다. 췌장암의 경우 암 수술 여부, 암의 현미경 분석 결과, 종양 크기, 진단 시 나이가 생존 여부를 결정했다. 이러한 요인을 기반으로 계산기가 측정한 생존율은 생존 기간 차이가 10개월 이내일 정도로 매우 정확했다.
연구팀은 “앞으로 다른 암들도 환자의 생존 기간과 예후를 예측할 수 있도록 활용도를 넓힐 것이다”고 말했다.
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