요추 유합술 후 호전 가능성 미리 안다

요추 유합술 후 호전 가능성을 예측하는 머신러닝 모델이 개발됐다.

노성현 아주의대 교수(아주대병원 신경과), 김수현 경북대 데이터사이언스대학원 교수 공동연구팀은 인공지능(AI)를 활용해 2021년2023년 아주대병원에서 요추 유합술을 받은 환자 359명의 임상 데이터를 분석했다. 나이, 성별, 체질량지수(BMI), 골밀도, 흡연력, 재수술 여부, 당뇨병고혈압 등 동반질환과 수술 전 삶의 질 평가 결과 등 22개 수술 전 정보를 바탕으로 술후 임상적으로 의미 있는 호전(Clinically Significant ImprovementCSI) 가능성을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다.

요추 유합술은 척추관 협착증, 척추전방전위증, 퇴행성 척추변형 등 다양한 요추 퇴행성 질환에 시행되는 대표적척추수술이다. 최근에는 수술 성공 여부뿐 아니라 통증기능, 삶의 질 개선 정도 등이 주요 치료 성과로 평가된다.

연구팀은 술후 최대 2년간의 추적 관찰 자료를 바탕으로 환자의 삶의 질 개선 여부를 평가하고, 이를 예측하기 위해 의료 분야의 임상데이터를 학습분석하는 데 널리 사용되는 대표적인 머신러닝 알고리즘인 Gradient Boosting, AdaBoost, Random Forest, Extra Trees, XGBoost, LightGBM 등 6가지를 각각 적용해 모델을 구축한 뒤 성능을 비교했다.

그 결과 Extra Trees 알고리즘을 적용한 예측 모델이 다른 5개 알고리즘 기반 예측 모델보다 가장 우수한 성능을 보였으며, 예측의 정확도를 종합적으로 평가하는 F1-score는 0.850, 삶의 질 개선 여부를 구분하는 변별력을 나타내는 AUROC는 0.835를 기록했다. 두 지표는 모두 1에 가까울수록 예측 성능이 우수함을 의미한다.

연구팀은 추가 분석을 통해 고혈압, 당뇨, BMI, 골밀도, 재수술 여부 등이 수술 후 삶의 질 개선과 환자 만족도에 영향을 미치는 주요 요인임을 확인했다.

이번 연구는 술후 정보가 아닌 수술 전에 확인 가능한 정보만으로 예측 모델을 개발했다는 점에서 의미가 있다. 이를 통해 실제 진료 현장에서 수술 여부를 결정하거나 치료 효과를 상담하는 과정에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

노성현 교수는 척추 수술의 성과는 단순한 수술 성공 여부가 아니라 환자의 통증과 기능, 삶의 질이 실제로 얼마나 개선됐는지로 평가해야 한다라며 AI를 활용해 수술 전 단계에서 환자별 예후를 예측하고, 보다 정밀한 환자 맞춤형 상담과 치료 계획 수립에 도움을 줄 수 있는 가능성을 보여줬다고 평가했다.

김수현 교수는 AI를 활용하면 기존 통계분석만으로는 파악하기 어려운 복합적인 임상 패턴을 분석할 수 있다라면서 이번 연구는 설명 가능한 AI를 척추 수술 분야의 실제 임상 의사결정에 적용할 수 있음을 보여준 사례라고 전했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 Yonsei Medical Journal 최근호에 게재했다. 논문 제목은 Prediction of Clinically Significant Improvement after Lumber Fusion Surgery Based on Machine Learning(기계학습 기반 요추 유합술 후 임상적으로 의미 있는 호전 예측). 노성현 아주의대 교수와 김수현 경북대 교수가 공동 교신저자로 참여했으며, 조호연 아주의대 학생, 이다인 경북대 대학원생이 공동 제1저자로 연구를 수행했다.