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EMR·기계학습 활용해 급성 관상동맥증후군 예측 모델 개발

[라포르시안] 응급실과 외래 진료기록으로 '급성 관상동맥증후군'을 예측할 수 있는 모델이 개발됐다. 

을지대 을지병원은 심장내과 박지영 교수팀은 전자의무기록(EMR)과 기계학습을 활용해 고성능의 급성 관상동맥 증후군 예측모델을 개발했다고 24일 밝혔다. 

병원에 따르면 연구의 핵심인 기계학습은 인공지능의 한 분야다. 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하고 이를 통해 빅데이터를 분류 처리한다. 최근에는 의학 분야에서도 활발하게 응용된다. 

IBM 왓슨 헬스에서 의사들의 암 진단 및 치료에 기계학습 알고리즘을 도입해 암 진단 속도와 정확성을 높이는 것이 대표적인 사례다.

박지영 교수팀은 이러한 기계학습 알고리즘을 적용해 EMR 자료를 비교 분석했다. 

EMR 자료에서 추출한 유병 질환, 검사결과, 투약 정보 등 20가지 환자 정보를 변수로 급성 관상동맥 증후군 환자 2,344명과 급성 관상동맥증후군이 아닌 급성 흉통 환자 3,538명을 비교 분석했다. 

그 결과 환자의 응급실과 외래진료기록만으로도 급성 관상동맥증후군 의심환자를 85% 이상 예측했다. 급성 관상동맥 증후군이 아닌 환자는 97%까지 예측 가능했다. 

박 교수는 "이번 연구는 4차 산업혁명의 미래라고 할 수 있는 빅데이터 분석을 기반으로 했다. 예측모델을 통해서 급성 질병을 초기 발견한다면 가장 적합한 치료로 환자의 예후를 개선하고 개인 맞춤 치료법을 제시할 수 있다"고 말했다. 

한편 박 교수팀의 연구결과는  ‘A Machin Learning-Based Approach for the Prediction of Acute Coronary Syndrome Requiring Revascularization(관상동맥 재관류가 필요한 급성 관상동맥증후군 예측을 위한 기계학습 기반 접근법)’은 SCI급 국제학술지 'Journal of Medical Systems' 6월 온라인판에 게재됐다. 

이번 연구에는 박지영 교수를 비롯해 한양대 컴퓨터공학과 노영균 교수, 고대 구로병원 심혈관센터 나승운 교수, 고려대 보건대 최병걸 교수가 참여했다.

박진규 기자  hope11@rapportian.com

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