▲ 왼쪽부터 강원대병원 한선숙 교수, 강동경희대병원 박진경 교수, ㈜지오비전 김윤 CEO, ㈜지오비전 최현수 CTO

강원대학교병원(원장 남우동) 호흡기내과 한선숙 교수, 강동경희대학교병원(원장 이우인) 호흡기알레르기내과 박진경 교수팀은 강원대학교 교원창업 기업인 (주)지오비전(대표 김윤)과 최근 반코마이신 치료 약물 모니터링(TDM) 수준을 예측하는 딥러닝 기반 의사 결정 시스템을 공동개발했다고 3월 21일 밝혔다. 

환자에게 투약되는 약제의 적정량을 결정하는 과정은 적절한 치료를 위해 중요한 과정이다. 

특히 다제내성균(Multi-drug resistance bacteria)을 살균하기 위한 약물인 반코마이신(Vancomycin)을 투약하는 경우, 기존에 병원에서 사용하는 약동학(pharmacokinetic) 기법은 개별 환자의 정보를 반영하지 않고 인구 모델에 기반한다. 

이 때문에, 약물의 적정 농도에 미달되는 경우 치료 효과가 떨어지고, 초과하는 경우 독성이 발생한다는 위험이 있다.

연구팀은 시스템 개발을 위해 훈련 및 테스트 그룹으로 나누어진 977건의 데이터 세트를 사용했으며, AI 모델의 외부 검증은 강원대병원의 1,429건의 사례와 AI 학습용 공개 데이터 세트 MIMIC-IV의 2,394건의 사례를 사용해 수행됐다.

특히 나이, 성별, 키, 체중, 혈중 크레아틴 수치, 투석 여부와 같은 환자 정보와 더불어, 약제의 총 투여량, 첫 번째 투여시 투여량, 주입의 총 수, 주입당  투여량, 평균 주입 간격, 투여 시작부터 혈중 약제 농도 측정까지의 간격 등, 약제 투약에 대한 정보까지 고려해 AI 모델을 학습시켰다.

연구 결과, 기존에 사용하던 약동학 기법과 비교했을때 AI 모델은 내부 데이터 세트에서 최대 31%의 예측력 향상을 보였으며, 외부 데이터 세트에서는 81%의 향상을 보였다. 

또한, 개발된 AI 모델은 XGBoost와 TabNet과 같은 기존에 공개된 딥러닝 아키텍쳐의 정확도를 상당 수치로 능가해, 내부 데이터 세트에서 각각 13% 및 14%의 예측 정확도 향상을 보였다.

강원대병원 한선숙 교수는 "이번 연구로 중환자실에서 최적의 약물 치료 결과를 도출해 환자 안전에 기여할 수 있을 것이다"라고 말했다.

지오비전 김윤 대표는 "이번 연구를 통해 개발된 AI 모델에 대한 임상시험을 연내로 진행하고, 내년에 인공지능 소프트웨어 의료기기 인허가를 획득해, 실제 임상 현장의 의료진에게 도움이 될 수 있는 우수한 성능의 의료기기가 출시될 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구결과는 'A Deep Learning-Based Approach for Prediction of Vancomycin Treatment Monitoring: Retrospective Study Among Patients With Critical Illness'라는 제목으로 의료정보학, 헬스케어 분야 국제 학술지인 'JMIR(Journal of Medical Internet Research) Formative Research'에 최근 게재됐다.