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스탠퍼드대, 암 등 말기 환자 사망예측 AI 개발... 완화치료 효과 등 의료서비스 향상 목적

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스탠퍼드대, 암 등 말기 환자 사망예측 AI 개발... 완화치료 효과 등 의료서비스 향상 목적

'치료 결정'과 '삶 정리' 등 의사와 환자에게 모두 이로운 도구 평가

임종이 가까운 말기 환자의 진료 기록 데이터를 분석하여 언제 사망할 것인지 예측할 수 있는 인공지능이 개발됐다. 자료=글로벌이코노믹이미지 확대보기
임종이 가까운 말기 환자의 진료 기록 데이터를 분석하여 언제 사망할 것인지 예측할 수 있는 인공지능이 개발됐다. 자료=글로벌이코노믹
[글로벌이코노믹 김길수 기자] 스탠퍼드대 연구팀이 암 등으로 임종이 가까운 말기 환자의 진료 기록 데이터를 분석해 언제 사망할지 예측할 수 있는 인공지능(AI) 프로그램을 개발했다.

얼핏 들었을 때 섬뜩한 기운이 들 수 있지만, 결코 무서운 것도 이상한 일도 아니다. 사망 예측 AI는 완화 치료를 효과적이고 지속 가능하도록 제공하는 타이밍을 최적화함으로써 의료 서비스를 향상시키는 것을 목적으로 탄생했다.
종종 치료가 과하거나 부족했을 경우 어느 쪽이든 치료는 실패한다. 이러한 의사들의 결정을 돕기 위해 딥러닝(심층 학습) 기술이 고안됐다. 치료를 결정하거나 삶의 마지막에 대한 필요한 이야기를 남기기 위해 의사와 환자에게 모두 도움이 되는 도구로 평가되고 있다.

'말기 환자가 앞으로 얼마나 살 수 있을까'를 예측하는 것은 매우 어렵다. 질병의 성질에서부터 환자의 가족력을 포함해 투약 및 처치에 대한 다양한 반응에 이르기까지 매우 많은 변수가 관련되어 있기 때문이다.

논문 아카이브 'arXiv.org'에 게재된 보고서에 따르면, 스탠퍼드 대학에서 만들어진 이 신경망은 200만건의 전자 진료 기록을 바탕으로 전년까지 치료를 받은 환자들의 매우 광범위한 사례집을 만들도록 훈련되었으며, 연구자들은 이 알고리즘의 개발 단계 및 예측의 신뢰성을 테스트한 연구 결과에 대한 논문을 설명하고 있다.

논문에 따르면 인공지능은 거대한 양의 데이터에서 환자의 진료 기록을 분석하여 학습한 후 3~12개월 내에 사망할 확률을 산출한다. 그리고 다양한 실험 데이터는 예측의 신뢰성을 뒷받침해주고 있으며 데이터가 많이 쌓일수록 정확성이 높아지는 것으로 알려졌다.

때로는 "어떻게 기계가 결론에 이르렀는지, 항상 분명한 것은 아닐 것"이라고 이의를 제기하는 사람도 있다. 하지만 모든 이의를 뒤로하고 이 연구에서 주목할 점은 이 도구가 가져올 수 있는 여러 가지 이로운 점이다.

인간이 삶의 끝을 보다 정확하게 예측할 수 있다면 말기 환자는 더 적절하게 생을 마감할 준비를 할 수 있게 된다. 예를 들어 본인이 떠난 후를 대비해 집의 설비를 정돈하거나, 조금이라도 시간을 연장하기 위해 고급 의료 시설을 찾거나 하는 등이다.
또한 스스로 의사를 표명할 수 없게 되기 이전에 동의가 필요한 조치를 결정할 수 있는 장점도 있다. 동시에 환자를 너무 일찍 포기하거나, 반대로 너무 일찍 완치를 결정하는 타이밍을 조절함으로써 보건 의료 시스템의 부담도 덜어줄 수 있다.


김길수 기자 gskim@g-enews.com