백효정 KISTI 박사, 빅데이터로 질환 패턴 모델링 원천 기술 개발
백효정 KISTI 박사, 빅데이터로 질환 패턴 모델링 원천 기술 개발
  • 석대건 기자
  • 승인 2019.10.16 15:12
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[디지털투데이 석대건 기자] 병 치료에도 내비게이션을 만들 수 있을까?

KISTI 연구진이 빅 데이터 분석 기술에 기반 1천만 명 이상의 의료 데이터를 분석해 해결해 지도를 그려냈다. 

백효정 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI) 슈퍼컴퓨팅응용센터 선임연구원은 美 UCSF (University of California, San Francisco) 연구팀과함께 초고성능 컴퓨터와 빅 데이터 분석 기술을 활용한 질병 예측 원천 기술을 세계 최초로 제시했다. 

백효정 박사와 미 연구진과 1천만 명의 20여 년간 축적된 1천 9백만 건의 의무기록을 기반으로 모든 가능한 질환 691종에 대한 각 환자의 1년 주기 재입원과 합병증 패턴을 모델링했다. 

질환 궤도 추적 가시화 예시로서, 각각의 선이 환자의 재입원 추적 경로, 중간 노드는 진단명을 의미한다(사진=KISTI)

기존 의료진의 경험에 기초한 전통적인 접근법으로 국가별, 생애 주기별, 인종별 재입원과 합병증 패턴의 정량화하기에는 수십 년의 소요되지만, 원천 기술을 바탕으로 현재 입원 중인 환자의 1~2년 내의 재입원 가능성과 합병증 패턴을 모델링할 수 있다. 

백 박사와 미 연구진은 캘리포니아 주의 20여 년간 축적된 수천만 건의 입원 기록을 확보하고, 다차원 시계열 그래프 분석(Directed Acyclic Graph modeling, GAP) 기법을 개발함으로써, 5천여 질병에 대한 생애주기별 “질환궤도 (Disease Trajectory)”를 공개했다.

이를 통해 실제 조현병(Schizophrenia) 환자의 횡문근융해증(Rhabdomyolysis, 근섬유 파괴로 인한 영구적인 신부전 유도 질환) 합병증 모델을 성공적으로 입증하기도 했다.

연구진은 개발된 모든 질환궤도를 다수의 의료진과 의학 연구자들이 활용 할 수 있도록 공유했으며, 국가규모의 질환궤도 모델을 가시화하고, 전체 분석 결과를 웹을 통해 전했다.

이번 연구는 미국 국립보건원(NIH, National Institute of Health)의 지원과 컴퓨팅 기술 기반의 중개 의학 분야의 거장인 아튤 뷰트(Atul J. Butte) 교수 연구진(UCSF), 한국 질병 관리 본부(바이오과학정보과), 그리고 KISTI 백효정 박사의 공동 연구로 진행됐으며, 해당 연구결과는 지난 10월 15일(한국 시간) 데이터 과학 분야 Top9 의 권위지인 사이언티픽 데이터(Scientific Data) 온라인판에 게재됐다.

논문명은 “수백만의 질병 진단 궤적 추적을 통한 조현병 환자의 신규 질병 위험도 동정 (Tracing diagnosis trajectories over millions of patients reveal an unexpected risk in schizophrenia)”이다.
 

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