인공지능기업 코난테크놀로지가 고려대학교의료원 안암병원 이석 교수팀과 함께 암 환자 치료 부작용 및 결과 예측에 인공지능을 활용한 연구결과를 발표했다고 밝혔다. 해당 연구는 세계 최대 규모의 과학·기술·의학 출판사 인텍(InTechOpen)에 'We are IntechOpen, the world's leading publisher of Open Access books Built by scientists, for scientists' 챕터로 실렸다.
암 환자에 대한 치료를 진행함에 있어 다양한 요소들이 고려되기 때문에, 방사선치료 전 지식기반의 치료결과를 미리 예측하는 것은 중요하다. 이러한 이유로, 복잡한 데이터와 인공지능 기술을 활용하여 개인 맞춤화된 방사선치료를 계획을 수립하고 치료를 진행한다면 의료 성과 향상을 기대할 수 있다.
코난테크놀로지는 고려대학교 안암병원 방사선종양학과 이석 교수팀과 전문의들이 방사선 치료계획 수립 및 검증에 활용할 수 있도록 의사지원 지원 시스템을 구축하였으며, 시스템 구축을 위하여 진행한 연구 내용이 해당 챕터에 담겼다.
이번 연구에서는 방사선 치료요법 분야 암 환자 치료 인공지능 예측을 위해 데이터수집, 빅데이터처리, 임상문헌의 데이터마이닝과 예측모델링이 사용되었다. 코난테크놀로지의 비정형데이터 분석솔루션인 'Konan Analytics 4'로 방사선 치료관련 논문 및 폐암 부작용 논문 등 의학논문, HIS, 방사선 치료계획 등 데이터를 시맨틱 데이터 마이닝 기법으로 분석하였다.
분석 결과를 인공지능의 머신러닝을 위한 학습데이터셋으로 구조화하여 부작용 영향인자 속성을 추출하였으며, 비정형데이터 또한 예측모델과 결과분석에 활용되었다. 이를 바탕으로 주요 인자별 치료방법에 따른 부작용 예측 모델을 구현하였다. 이로서 방사선 선량 결정이나 치료 일정 수립, 항암화학 요법 병행 치료 여부 결정 등 환자에게 최적의 치료 방법을 제시하는데 활용할 수 있게 되었다.
본 연구는 예측을 위한 다양한 머신러닝 알고리즘의 이점들을 결합하여 성능을 강화할 수 있다는 점과 XAI(explainable artificial intelligence, 설명 가능한 인공지능)이 인간에게 인사이트를 제공하여 도움을 줄 수 있음을 보여준다.
특히 증가하는 빅데이터와 복잡한 의학적 요소의 활용이 암 환자 치료 결과 예측에 관해 인공지능이 점차 결정적으로 중요한 역할을 할 수 있음을 확인했다. 앞으로 방사선 치료 중 발생 가능한 부작용을 최소화시키는 의사결정 지원도구로 활용할 수 있게 되었으며, 업무피로도 감소와 의료 신뢰도 상승에 기여할 것으로 기대된다.
연구에 참여한 코난테크놀로지 이형주 AI솔루션사업부장은 "이번 연구는 생존 및 유독성 예측률을 위한 데이터전처리 기법과 모델구축에 인공지능이 어떻게 활용되었는지 연구했다는 데 의의가 있다"고 밝혔다.
imkt@dt.co.kr
암 환자에 대한 치료를 진행함에 있어 다양한 요소들이 고려되기 때문에, 방사선치료 전 지식기반의 치료결과를 미리 예측하는 것은 중요하다. 이러한 이유로, 복잡한 데이터와 인공지능 기술을 활용하여 개인 맞춤화된 방사선치료를 계획을 수립하고 치료를 진행한다면 의료 성과 향상을 기대할 수 있다.
코난테크놀로지는 고려대학교 안암병원 방사선종양학과 이석 교수팀과 전문의들이 방사선 치료계획 수립 및 검증에 활용할 수 있도록 의사지원 지원 시스템을 구축하였으며, 시스템 구축을 위하여 진행한 연구 내용이 해당 챕터에 담겼다.
이번 연구에서는 방사선 치료요법 분야 암 환자 치료 인공지능 예측을 위해 데이터수집, 빅데이터처리, 임상문헌의 데이터마이닝과 예측모델링이 사용되었다. 코난테크놀로지의 비정형데이터 분석솔루션인 'Konan Analytics 4'로 방사선 치료관련 논문 및 폐암 부작용 논문 등 의학논문, HIS, 방사선 치료계획 등 데이터를 시맨틱 데이터 마이닝 기법으로 분석하였다.
분석 결과를 인공지능의 머신러닝을 위한 학습데이터셋으로 구조화하여 부작용 영향인자 속성을 추출하였으며, 비정형데이터 또한 예측모델과 결과분석에 활용되었다. 이를 바탕으로 주요 인자별 치료방법에 따른 부작용 예측 모델을 구현하였다. 이로서 방사선 선량 결정이나 치료 일정 수립, 항암화학 요법 병행 치료 여부 결정 등 환자에게 최적의 치료 방법을 제시하는데 활용할 수 있게 되었다.
본 연구는 예측을 위한 다양한 머신러닝 알고리즘의 이점들을 결합하여 성능을 강화할 수 있다는 점과 XAI(explainable artificial intelligence, 설명 가능한 인공지능)이 인간에게 인사이트를 제공하여 도움을 줄 수 있음을 보여준다.
특히 증가하는 빅데이터와 복잡한 의학적 요소의 활용이 암 환자 치료 결과 예측에 관해 인공지능이 점차 결정적으로 중요한 역할을 할 수 있음을 확인했다. 앞으로 방사선 치료 중 발생 가능한 부작용을 최소화시키는 의사결정 지원도구로 활용할 수 있게 되었으며, 업무피로도 감소와 의료 신뢰도 상승에 기여할 것으로 기대된다.
연구에 참여한 코난테크놀로지 이형주 AI솔루션사업부장은 "이번 연구는 생존 및 유독성 예측률을 위한 데이터전처리 기법과 모델구축에 인공지능이 어떻게 활용되었는지 연구했다는 데 의의가 있다"고 밝혔다.
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