LG화학은 덴마크 코펜하겐에서 열린 유럽소아내분비학회·유럽내분비학회 총회에서 'AI(인공지능) 기반 성장 예측 모델 개발'을 주제로 포스터 발표를 진행했다고 28일 밝혔다.
발표자로 나선 아주대병원 소아청소년과 심영석 교수는 "저신장증 환아들의 성장호르몬제 치료 효과를 예상하기 위한 진료 현장의 수요가 지속 커지고 있다"며 "LG화학의 유트로핀 장기안전성 연구를 통해 누적된 대규모의 치료 데이터를 활용해 키 성장 예측 AI 모델을 고도화했다"고 말했다.
LG화학은 여러 개의 기존 딥러닝 모델을 결합·재조합한 앙상블 AI 모델을 구축, 저신장증 환아 3045명의 치료 데이터를 학습시켜 예측 성능을 높였고, 550명 환아의 실제 성장치를 AI 성능 검증 데이터로 활용해 치료 1~3년차 예측 안정성을 평가했다. 연구에 적용된 저신장증 질환은 성장호르몬결핍증, 특발성저신장증, 부당경량아, 여아의 터너증후군 등 네 가지다.
AI 기반 모델의 성능 평가를 위해 전통적 통계 기법 모델과 성장 예측 결과를 비교한 결과, AI 모델에서 더욱 정확한 예측 성능이 확인됐다. AI 기반 모델에서 신장, 체중, 성장호르몬제 처방 용량 등 첫 진료 측정값만으로 치료 1년차 성장치를 평균 1.95cm 오차로 예측했다.
회사는 성장호르몬제 치료에 따른 신장 백분위수 변화를 제시하는 유용한 진료 방안이 되도록 예측 성능을 추가 안정화해 의료 현장 적용을 추진할 계획이다.
LG화학 윤수영 생명과학·경영혁신담당은 "국내 저신장증 환아 데이터 중심으로 우리나라 아이들에게 특화된 성장예측모델을 개발한 것에 의미가 크다"고 말했다.
발표자로 나선 아주대병원 소아청소년과 심영석 교수는 "저신장증 환아들의 성장호르몬제 치료 효과를 예상하기 위한 진료 현장의 수요가 지속 커지고 있다"며 "LG화학의 유트로핀 장기안전성 연구를 통해 누적된 대규모의 치료 데이터를 활용해 키 성장 예측 AI 모델을 고도화했다"고 말했다.
LG화학은 여러 개의 기존 딥러닝 모델을 결합·재조합한 앙상블 AI 모델을 구축, 저신장증 환아 3045명의 치료 데이터를 학습시켜 예측 성능을 높였고, 550명 환아의 실제 성장치를 AI 성능 검증 데이터로 활용해 치료 1~3년차 예측 안정성을 평가했다. 연구에 적용된 저신장증 질환은 성장호르몬결핍증, 특발성저신장증, 부당경량아, 여아의 터너증후군 등 네 가지다.
AI 기반 모델의 성능 평가를 위해 전통적 통계 기법 모델과 성장 예측 결과를 비교한 결과, AI 모델에서 더욱 정확한 예측 성능이 확인됐다. AI 기반 모델에서 신장, 체중, 성장호르몬제 처방 용량 등 첫 진료 측정값만으로 치료 1년차 성장치를 평균 1.95cm 오차로 예측했다.
회사는 성장호르몬제 치료에 따른 신장 백분위수 변화를 제시하는 유용한 진료 방안이 되도록 예측 성능을 추가 안정화해 의료 현장 적용을 추진할 계획이다.
LG화학 윤수영 생명과학·경영혁신담당은 "국내 저신장증 환아 데이터 중심으로 우리나라 아이들에게 특화된 성장예측모델을 개발한 것에 의미가 크다"고 말했다.
이 기사와 관련기사