국내 연구팀, 머신러닝 기반 5년 후 암 생존율 예측모델 개발

국내 연구팀이 머신러닝을 이용해 5년 후 암 생존자의 사망을 정확하게 예측하는 기술을 개발했다.

서울의대·국립암센터 연구팀(심진아·김영애 박사, 윤영호 교수)은 폐암 치료 후 생존자들의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용해 머신러닝 기반 사망 예측 모델을 개발했다고 3일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트’(Scientific Report) 최근호에 실렸다.

윤영호 교수 심진아 박사

연구팀은 2001∼2006년 국립암센터와 삼성서울병원에서 수술 후 완치 판정받은 폐암 환자 809명을 대상으로 2006∼2007년에 걸쳐 생활 습관 및 삶의 질 자료를 수집했다. 이어 연구팀은 폐암 예후 인자(연령, 성별, 병기 요인, 종양의 특성 등) 외에도 삶의 질과 생활습관 정보(불안, 우울, 긍정적 성장 및 과체중)가 실제로 암 생존자 5년 이후 생존예측력을 높일 수 있는지를 중점적으로 연구했다.

예측정확도를 높이기 위해 머신러닝 알고리즘이 적용됐다. 활용된 알고리즘은 가능한 한 임의의 결과를 반영하는 여러 개의 나무 모양 모델을 결합한 ‘랜덤 포레스트’(random forest), ‘아다부스트’(adaptive boosting) 등을 포함한 5가지 유형이다.

그 결과 암 생존자들의 기존의 예후 인자만 고려한 랜덤 포레스트와 아다부스트 모델은 5년 생존 여부를 각각 69.1%와 71.3%만 정확하게 예측했다. 그러나 삶의 질 및 생활습관을 추가로 고려한 결과 각각 94.1%와 94.8%에 달하는 정확도를 보였다고 연구팀은 설명했다.

심진아 박사는 “임상 정보에 삶의 질 및 생활습관 정보를 추가했을 때 5년 생존율을 훨씬 정확하게 예측할 수 있음을 확인했다”면서 “예측모형은 정보통신기술(ICT)과 융합돼 실제 생존자들의 자가 관리를 도울 수 있다”고 말했다.