대한신장학회

논문분류	춘계학술대회 초록집
제목	AI Application to Improve Hemodialysis Adequacy
저자	Hyung Woo Kim
출판정보	2022; 2022(1):
키워드
초록	최근 인공지능을 활용한 연구가 의학 전반에서 활발하게 진행되고 있다. 신장학 분야에서도 신장 조직병리 영상을 필두로, 다양한 인공지능 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝/머신러닝이 강력한 툴임은 분명하지만 큰 규모의 양질의 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요한데, 여러 기관에서 의료 데이터를 수집하고 표준화하는 작업을 경쟁적으로 수행하고 있다. 신장학 분야에서도 양질의 데이터를 발굴하고 활용하려는 지속적인 노력이 필요하다. 대한신장학회 발표 자료에 따르면 2020년 혈액투석 환자는 117,398 명으로 이들 환자들이 매일 생산하는 혈압, 맥박은 물론 혈류 속도, 투석액 속도, 초여과율, 혈관의 압력 등의 다양한 연속데이터는 엄청난 양이다. 그렇지만 연구에 활용되지 못하고 소실되는 경우가 대부분이다. 혈액 투석기 제조 회사에서는 데이터 관리 데이터베이스를 제공하여 의료진으로 하여금 모니터링 데이터를 환자 진료에 활용할 수 있도록 하고 있는데, 일부 데이터베이스에서는 연속적으로 모니터링 되는 지표들의 실시간 원시 자료를 활용할 수 있다. 본 연구진은 혈액 투석 실시간 모니터링 지표를 기반으로 다양한 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 진행중에 있으며 그 중 혈액 투석 적절도를 예측하는 모델은 이 프로젝트의 첫 번째 결과물이다. 혈액 투석기 제조사 및 데이터 관리 플랫폼이 다르더라도 혈액 투석을 통해 모니터링 되는 지표는 모든 의료기관에서 동일하다. 따라서 기관마다 프로토콜을 정비하여 실시간 혈액 투석 데이터를 수집한다면, 향후 이를 기반으로 한 다기관 협력 연구를 통해 혈액 투석 환자의 예후를 개선할 수 있는 다양한 알고리즘들의 개발을 기대해볼 수 있겠다. 이 뿐만 아니라 최근 자동복막투석 기기도 클라우드에 연결이 가능하여 자동복막투석 중 발생하는 이벤트 및 지표의 변화들을 저장하고 의료진과 공유할 수 있게 되었는데, 혈액 투석과 마찬가지로 그 활용이 기대된다.
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