혈액투석을 받는 말기신장질환 환자에게 빈혈은 흔한 문제로, 적혈구생성자극제(Erythropoiesis-Stimulating Agent) 투여로 혈색소 수치를 조절하지만, 약물 반응이 개인마다 달라 정확한 용량 조절에 어려움이 있다. 과도한 저하나 상승은 생명에 영향을 줄 수 있어 정확한 예측과 처방이 필수적이다.
박 교수 연구팀은 2017년부터 2022년까지 강원대병원에서 혈액투석을 받은 252명의 데이터를 기반으로, 환자 상태 변화를 추적하고 예측할 수 있는 AI 모델 'GAM(GRU-Attention-based Module)'을 개발했다. GAM은 혈색소 수치 예측, 적혈구생성자극제 용량 추천, 수혈 필요 예측 등의 기능을 수행하며, 기존의 머신러닝 및 딥러닝 모델들보다 뛰어난 성능을 보였다.
연구 결과, GAM은 혈색소 수치 예측에서 결정계수 0.60, 적혈구생성자극제 용량 추천에서 78%, 수혈 필요 예측에서 99%의 정확도를 기록했다. 또한, GAM이 제시한 적정 용량이 혈색소 수치를 목표 범위로 더 잘 유도하는 경향을 보이며, 의료진의 판단을 보완할 수 있는 도구로서 가능성을 입증했다.
이번 연구 결과는 2024년 11월 국제학술지 ‘Scientific Reports’에 게재될 예정이다.
임혜정 기자
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