환자가 앞으로 언제 재입원 해야 하고 어떤 합병증을 겪을지 등을 정량화한 패턴으로 파악할 수 있도록 도와주는 기술이 개발됐다. 병원에서 다양한 환자를 질환에 따라 적절하게 대응하고 도와줄 수 있도록 지원하는 것은 물론이고, 추후 발생할 수 있는 합병증을 연구하는 데도 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
한국과학기술정보연구원(KISTI·원장 최희윤)은 백효정 슈퍼컴퓨팅응용센터 박사가 아틀 뷰트 미국 캘리포니아대 샌프란시시코 캠퍼스(UCSF) 교수팀과 함께 초고성능컴퓨터(HPC)와 빅데이터 기술을 활용해 환자 재입원, 합병증 패턴을 정량화 해 모델링하는데 성공했다고 16일 밝혔다.
연구팀은 20년간 축적한 캘리포니아 지역 1만1000명의 1900만건 의료기록을 기반으로 질환 패턴을 모델링했다. 여러 개 정보를 시간 흐름에 따라 분석하는 '다차원 시계열 그래픽 분석(GAP)' 기법을 개발·활용했다. 이것으로 5000여개 질병에 대한 환자 생애주기별 '질환궤도'를 제시했다. 특정 질환을 겪는 환자가 언제 재입원하고, 어떤 합병증에 걸리게 될지 알 수 있게 했다.
연구팀은 이를 활용해 그동안 별다른 연관성을 찾을 수 없던 합병증 발병 가능성까지 찾아냈다. 정신질환인 조현병 환자가 아주 높은 확률로 횡문근융해증을 겪을 수 있다는 것을 입증했다. 횡문근융해증은 운동선수나 극심한 외상 환자에게서 볼 수 있는 희귀 중증 질환이다. 기존에는 조현병 환자에게서 횡문근융해증이 나타나도 우연으로 치부해 왔다.
연구팀은 개발 질환궤도모델을 다양한 의료진과 연구자가 활용할 수 있도록 시각화해 공개했다. 디즈니 시각효과 팀이 시각화에 힘을 보탰다.
백효정 박사는 “환자가 언제 어떤 병으로 다시 의료기관을 찾을지 알 수 있게 된다면 의료 분야 발전과 환자 건강 증진에 큰 도움이 된다”며 “많은 기관에서 활용할 수 있기를 바란다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
