아주대병원 신경외과 노성현 교수팀과 경북대 데이터사이언스대학원 김수현 교수팀이 인공지능(AI)을 활용해 요추 유합술 후 환자의 임상적 호전 가능성을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다.

요추 유합술은 척추관 협착증을 비롯해 척추전방전위증, 퇴행성 척추변형 등 다양한 요추 퇴행성 질환에 시행되는 대표적인 척추수술이다.

최근에는 수술 성공 여부뿐 아니라 통증과 기능, 삶의 질이 얼마나 개선됐는지가 중요한 치료 성과로 평가되고 있다.

연구팀은 2021년 1월부터 2023년 12월까지 아주대병원에서 요추 유합술을 받은 환자 359명의 임상 데이터를 분석했다. 

나이, 성별, 체질량지수(BMI), 골밀도, 흡연력, 당뇨·고혈압 등 22개 수술 전(前) 정보를 바탕으로 수술 후(後) 임상적으로 의미 있는 호전(CSI) 가능성을 예측하는 모델을 개발했다.

연구팀은 수술 후 최대 2년간의 추적관찰 자료를 바탕으로 환자 삶의 질(質) 개선 여부를 평가하고, 이를 예측하기 위해 의료 분야 임상데이터 분석에 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘을 활용했다.

Gradient Boosting, AdaBoost, Random Forest, Extra Trees, XGBoost, LightGBM 등 6가지를 각각 적용해 모델을 구축한 뒤 성능을 비교했다.

그 결과 Extra Trees 알고리즘을 적용한 예측 모델이 다른 5개 알고리즘 기반 예측 모델보다 가장 우수한 성능을 보였다.

예측 정확도를 종합적으로 평가하는 F1-score는 0.850을, 삶의 질 개선 여부를 구분하는 변별력 지수인 AUROC는 0.835를 기록했다. 두 지표 모두 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다.

연구팀은 추가 분석을 통해 고혈압, 당뇨, 체질량지수(BMI), 골밀도, 재수술 여부 등이 수술 후 삶의 질 개선과 환자 만족도에 영향을 미치는 주요 요인임을 확인했다.

노성현 교수는 “이번 연구는 AI를 활용해 수술 전 단계에서 환자별 예후를 예측하고, 보다 정밀한 환자 맞춤형 상담과 치료 계획 수립에 도움을 줄 수 있는 가능성을 보여줬다”고 말했다.

한편, 이번 연구결과는 국제 의학 학술지 ‘Yonsei Medical Journal’에 ‘기계학습 기반 요추 유합술 후 임상적으로 의미 있는 호전 예측’이라는 제목으로 게재됐다.