“데이터로 여는 의료혁신”…한림대의료원 H-iDEA 경진대회 대상 발표

차세대 데이터 플랫폼 '히어로' 활용
'호중구 감소증 조기 예측 알고리즘' 개발
"데이터로 임상 현장 문제 해결 가능성 확인"

한림대의료원이 17일 한림대학교성심병원 제2별관 5층 일송문화홀에서 '2025년 의료데이터 활용 경진대회(H-iDEA)' 시상식을 개최했다.

한림대의료원의 차세대 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 '히어로(HERO)'를 활용해 다양한 분석 과제를 수행하는 경진대회가 열렸다. 대상은 항암치료 환자의 호중구 감소증 위험을 조기 예측하는 알고리즘을 개발한 한림 빅데이터2팀에게 돌아갔다.

한림대학교의료원은 9월 17일 한림대학교성심병원 제2별관 5층 일송문화홀에서 '2025년 의료데이터 활용 경진대회(H-iDEA, Hallym innovation BigData Exploration&Analysis)' 시상식을 개최했다고 2일 밝혔다.

이번 대회는 의료데이터 중심병원 지원사업의 일환으로, 의료 빅데이터를 활용한 창의적인 문제 해결 역량을 강화하고, 분석 결과의 임상 활용 가능성을 높이기 위한 목적으로 마련됐다. 참가자들은 한림대의료원 차세대 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 '히어로(HERO)'에서 제공된 익명화된 임상 데이터를 바탕으로 다양한 분석 과제를 수행했다.

분야별 전문성 평가를 위해 한림대학교 정보과학대학 교수와 한림대의료원 임상교수 등 전문가들이 심사위원으로 참여했으며, 결과보고서 심사를 통해 대상 1팀, 최우수상 2팀, 우수상 4팀을 선정했다.

대상은 '항암제 투여 환자의 호중구 감소 고위험군 예측 모델 개발' 프로젝트를 제출한 '한림 빅데이터2팀'(한림대성심병원 황혜진·김유진·김지선 간호사)이 수상했다.

해당 팀은 혈액검사 및 항암제 투여 이력 등 멀티모달 데이터를 기반으로 항암치료 환자의 호중구 감소증(Neutropenia) 위험을 조기에 예측하는 알고리즘을 구상했다. 혈액검사 결과와 항암제 투여 이력 등 멀티모달(다중 형태) 데이터를 활용해 항암치료 환자에서 호중구 수치 감소 위험을 조기에 경고하는 AI 모델을 구상한 것이다.

'한림 빅데이터2팀'은 최근 5년간 한림대의료원 암환자 진료 데이터를 활용해 약 4000명의 항암치료 환자 데이터를 분석하고 컴퓨터 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용해 예측 모델을 구현했다. 그 결과 이 예측 모델은 질병을 정확히 맞히는 정도를 나타내는 점수인 ROC-AUC에서 0.93이라는 높은 값을 기록했다.

과제를 총괄한 황혜진 책임간호사는 "의료 데이터 분석을 통해 임상 현장의 문제를 실질적으로 해결할 수 있는 가능성을 확인했다"며 "예측 모델이 환자 맞춤형 치료와 의사결정 지원 시스템 설계의 기초가 되길 바란다"고 소감을 전했다.

또한 질병 예측 모델뿐 아니라 '데이터 기반 응급실 병목구간 예측 모델'이나 '사전 간호 업무량 시계열 예측 모델' 등 실제 임상 현장에서 발생하는 운영상의 문제를 사전에 파악하고 대응할 수 있는 다양한 과제연구도 입상했다. 이러한 모델들은 환자 진료 대기 시간 단축, 간호 인력 배치 최적화, 병원 운영 효율성 제고 등 의료서비스 전반의 질적 향상에 기여할 수 있는 가능성을 보여줬다.

서영균 빅데이터센터장(한림대성심병원 가정의학과 교수)은 "이번 경진대회를 통해 논문화가 가능하거나 실제 임상 적용이 가능한 작품들이 많았다"며 "향후 경진대회로 그치지 않고 논문 작성 및 임상 적용 등 후속 관리도 이어나가는 한편, 데이터 및 참가자 측면에서 경진대회 범위를 확장해 HERO를 중심으로 한 데이터 기반 혁신 생태계를 더욱 발전시키겠다"고 말했다.