인공지능(AI)을 이용해 요관결석 치료 성공률을 높일 수 있는 예측 모델이 개발됐다.

한림대학교동탄성심병원 비뇨의학과 한준현 교수(교신저자), 이성호 병원장, 김종근·최창일·이원철 교수, 김의석·권효상·양원종 레지던트와 연세대학교 임도형 교수 연구팀은 인공지능을 활용해 요관결석 환자의 내시경 화면 속 결석 성분을 정확히 예측할 수 있는 모델을 개발했다고 밝혔다.

요관결석은 신장, 요관, 방광, 요도 등 요로계에 생긴 결석으로 소변의 흐름이 원활하지 않게 되어 칼로 찌르는 듯한 극심한 통증을 유발하는 질환이다. 요관결석 치료법으로는 요도 내시경을 이용해 결석을 조각 내 제거하는 방법이 많이 쓰이는데, 이때 내시경 카메라를 통해 결석의 성분과 강도를 예측하는 것이 시술 중 적절한 도구 선택과 시술 후 환자 관리에 큰 도움이 될 수 있다.

연구팀은 딥러닝에 활용할 데이터를 얻기 위해 2018년 1월부터 2021년 3월까지 한림대학교동탄성심병원에서 요관결석으로 내시경 시술을 받은 환자의 결석 1,332개를 분석했다. 이후 결석을 형성하는 분자의 고유 진동 주파수와 일치하는 특정 파장대의 적외선을 흡수시키는 방법으로 가장 적합한 성분과 조성비를 찾아냈다.

이렇게 얻어진 데이터를 바탕으로 요관결석 성분 분석 인공지능 모델을 개발한 결과, 양성 예측확률인 민감도와 음성 예측확률인 특이도가 85~99%로 나타났다. 이는 글로벌 연구에서 의사가 내시경 화면을 통해 직접 결석을 관찰하고 구성요소를 예측했을 때의 정확도가 39%였던 것보다 매우 높은 수치다.

이번 연구는 SCI급 대한비뇨의학회 공식 국제학술지인 ‘Investigative and Clinical Urology’(IF: 2.186) 5월호에 게재됐다.

한준현 교수는 “이번 연구 결과를 통해 적절한 시술 도구를 선택하고 결석의 생성 원인을 분석해 요관결석 치료의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.