“데이터로 의료혁신 열다” 한림대의료원 H-iDEA 경진대회 성료

의료 AI 분야 우수 인재 발굴 위한 경진대회
대상에 SPEO팀 ‘퇴원 고혈압 노인 환자 치료 실패 예측 모델’

2025년 제2회 한림대학교의료원 의료데이터 활용 경진대회 수상자들과 대회 관계자들이 기념 촬영을 하고 있다./한림대의료원

한림대학교의료원의 차세대 레이크 클라우드 플랫폼 '히어로(HERO)'를 활용해 다양한 분석 과제를 수행하는 경진대회가 개최됐다. 대상은 치료 실패 위험성이 높은 노인 고혈압 환자를 조기 선별하는 예측 모델을 구상한 SEPO팀에게 돌아갔다.

한림대학교의료원은 한림대 의료 인공지능(AI) 특화 융합인재 양성사업단, 한림대 소프트웨어중심대학 사업과 함께 지난 12일 한림대성심병원 제2별관 일송문화홀에서 '2025년 제2회 의료데이터 활용 경진대회(H-iDEA)' 시상식을 개최했다고 21일 밝혔다.

이번 경진대회는 의료데이터 중심병원 지원사업의 일환으로 의료 인공지능(AI) 분야의 우수한 인재를 발굴·양성하기 위해 마련됐다. 참가자들은 플랫폼인 히어로(HERO)에서 제공된 익명화된 임상 데이터를 활용해 의료 AI의 다양한 분석 과제를 수행했다. 심사는 각 분야별 전문가들의 결과보고서를 통해 대상 1팀, 최우수상 2팀, 우수상 4팀이 선정된다.

대상은 '퇴원 노인 고혈압 환자의 치료 실패 위험 예측 모델 개발 및 의료사회복지팀 적용 방안 연구'를 제출한 SEPO팀(한림대 의학과 최승아, 오원준, 한수빈 학생)이 수상했다.

해당 팀은 노인 고혈압 환자의 치료 순응도를 높이고 재입원율을 낮추기 위해 치료 실패 위험성이 높은 고위험 노인 환자를 조기 선별하는 예측 모델을 구상했다. 의료사회복지팀이 집중 돌봄 개입이 필요한 노인 환자를 선별하고, 제한된 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 기여하고자 한 것이다.

SEPO팀은 입·퇴원 환자의 다차원적 데이터를 바탕으로 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 분석을 적용해 예후 예측에 변수 기여도를 확인했다. 그 결과 환자의 기능적 회복도 및 퇴원 후 상태를 설명할 수 있는 의미 있는 변수들(입원일자, 성별, 가족관계, 퇴원 형태, 목욕 방법, 정서 상태 등)을 기록했다.

최승아 학생(SEPO팀 팀장)은 "사회경제적 요인이 고령 환자의 질병 예후에 미치는 영향을 주제로 모델을 분석하고 구축하고자 했다"며 "환자를 위해 더 나은 의료를 실현해간다는 본질을 잊지 않고 배움을 이어가겠다"고 밝혔다.

서영균 빅데이터센터장(한림대성심병원 가정의학과 교수)은 "의료데이터를 활용하는 것은 힘들기는 하지만 잘 활용되면 그 의미가 상상 이상으로 크다"며 "이번 대회를 통해 발굴된 우수한 아이디어를 실제 의료 현장에 적용될 수 있도록 노력하고, 히어로(HERO)를 활용한 다양한 경진대회와 협업을 통해 의료데이터가 잘 활용될 수 있도록 공동연구 생태계를 만들겠다"라고 전했다.

이재준 의료 인공지능 특화 융합인재 양성사업단장(한림대춘천성심병원장)은 "의료 데이터를 기반으로 한 학생들의 창의적 시도가 매우 고무적이다"며 "향후 의료기관과 연계한 실무 중심 교육과 연구 기회를 지속 확대하여 세계적 수준의 의료 AI 특화 융합인재를 양성하겠다"고 말했다.