“AI 활용한 체중 감량 예측, 비만환자 적극적 관리에 도움”

정보통신기술(이하 ICT)의 융합으로 이뤄지는 4차 산업혁명 시대는 정보화 디지털 시대로 표현된다. 즉 인공지능, 빅데이터 등 ICT 기술이 삶 속에서 점차 중요한 자리를 차지하며, 의료 분야에서도 그 영역을 활발히 넓혀가고 있다. 이와 함께 현대의학의 패러다임이 기존의 치료 중심에서 예방 중심으로 전환되고 있으며, 치료 효과 및 기간에 대한 예후 판단은 보건의료 분야에서 더욱 중요한 지표가 되고 있다.

이처럼 4차 산업혁명 시대로 접어들면서 한의계에서도 빅데이터를 기반으로 한 맞춤의학이 커다란 화두로 자리잡고 있는 가운데 누베베한의원 김은주 원장(사진)이 ‘대한한의학회지’ 6월호 한방비만 치료 분야에서 AI(머신러닝 기법)를 활용한 예측 연구에 대한 논문을 게재해 관심을 끌고 있다.

△누베베 미병연구소 △누베베한의원 △경희대학교 한의과대학 △삼육대학교 보건관리학과 △한국산업기술대학 경영학부 등 5개 기관이 참여해 진행한 이번 연구는 AI(머신러닝 기법)를 이용해 비만치료 환자의 체중감량 예측을 진행했다.

최종 연구 대상자(1차 예측 분석 2만5988명, 2차 예측 분석 6304명, 3차 예측 분석 833명)는 총 6만6000여명 중 연구 방법에 기반해 선정됐다.

특히 한의학계에서 흔치 않은 단일 질환 임상 빅데이터를 기반으로 분석한 이번 연구는 최대 86%의 정확도를 보였으며, 전통적인 통계학적 연구방법 제한점을 더욱 유연하게 처리할 수 있는 연구방법의 초석이 될 것으로 평가받고 있다.

이번 연구는 약물의 경우 성인 과체중, 비만 환자들을 대상으로 가미태음조위탕을 총 3개월간 약 한달 간격으로 3회 투여하고, 이를 초기(1차)-중기(2차)-말기(3차)로 구분, 머신러닝을 통해 감량률과 감량 체중의 상위·중위·하위 기준점을 설정해 기준점을 넘길 것인지를 예측해 모델의 성능을 비고 분석했다. 더불어 선정 가능한 모든 변수를 사용해 예측을 진행했고, 추가적으로 중요 변수를 추출한 후 체중 감량 예측을 모델별로 비교 분석했다.

연구 결과 체중 감량 중위 50% 기준으로 모든 변수를 사용해 감량률과 감량 체중을 예측시 1·2·3차의 정확도는 55.01%·73.59%·84.80%(감량률 기준) 및 60.18%·75.79%·86.00%(감량체중 기준)로 나타나는 한편 중요 변수를 추출해 추가로 분석한 결과에서도 감량률 기준 54.69%·73.82%·81.88% 및 감량체중 기준 60.06%·75.33%·86.00%의 정확도를 나타냈다.

이와 관련 김은주 원장은 “이번 연구를 통해 머신러닝 기법을 이용한 체중 감량 예측은 초기 체중 감량 정보를 활용해 정확도가 개선된다는 것을 확인할 수 있었다”며 “향후 임상에서 가미태음조위탕에 반응하지 않거나 체중 감량 정도가 낮은 환자들을 선제적으로 선별하는 등 효율적인 비만 관리 도구로 활용할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한편 박영배 누베베 미병연구소장은 이번 연구결과와 관련 “누베베한의원은 스마트 병원을 지향하며, 정량적이고 디지털화된 임상정보를 생성하는데 많은 노력을 기울이고 있다”며 “향후 ICT 기술을 활용한 웨어러블 스마트 헬스케어 기기 등을 이용해 생활정보를 축적하면 체중 감량 예측의 정확도를 더욱 향상시켜 나갈 수 있을 것”이라며, ICT 기술과 한의학의 접목을 통해 보다 효율적인 통합 비만 관리에 대한 기대를 전했다.