이예슬 자생한방병원 척추관절연구소 원장 연구팀은 전자건강기록(EHR)과 머신러닝을 활용해 요추추간판탈출증(허리디스크) 환자의 치료 예후를 예측하는 분석 모델을 개발했다고 15일 밝혔다. 해당 연구는 SCI(E)급 국제학술지 국제의료정보학저널(IF 4.1)에 게재됐다.
연구팀은 2017년부터 2021년까지 자생한방병원 5곳에서 침, 약침, 한약 등 한의통합치료를 받은 허리디스크 환자 6732명의 EHR 데이터를 분석했다. 증상의 변화 양상과 치료 경과를 머신러닝 기반으로 분류하고, 예후를 예측할 수 있는 모델을 고안한 것이다.
특히 '잠재계층궤적모형(LCTM)'을 통해 환자의 증상 변화 패턴을 식별한 뒤 머신러닝 알고리즘과 결합해 예측 정확도를 높였다. 분석 결과, 환자군은 경도 기능저하-빠른 회복군, 중증도 이상 기능저하-빠른 회복군, 중증도 이상 기능저하-느린 회복군으로 분류됐다.
이 분류 모델은 90% 이상의 분류 정확도를 보였으며, 새로운 환자 데이터를 적용한 예측 정확도(AUROC)는 기존 모델 대비 약 4%P 향상된 81.5%로 나타났다. 정밀도와 재현율에서도 기존보다 높은 성능을 기록했다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
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