유타대학, 전례 없는 정확도의 AI 질병 예측 도구 공개

종단적 데이터 분석으로 85-99% 정확도 달성
만성질환 조기 발견·맞춤형 예방 전략 가능해져

이미지 출처:ksl.com

 

유타대학교 연구진이 인공지능을 활용해 증상이 나타나기 수년 전에 만성 및 진행성 질환 발병 여부를 예측하는 오픈소스 소프트웨어 도구인 'RiskPath'를 개발했다고 17일 발표했다.

 

이 기술은 여러 해에 걸쳐 수집된 건강 데이터의 패턴을 분석하여 85%에서 99%의 전례 없는 정확도로 위험군을 식별한다. 유타대학교 정신의학과와 헌츠먼 정신건강연구소가 지난주 발표한 국립정신보건연구소 후원 연구에 따르면, RiskPath는 인간이 이해할 수 있는 방식으로 복잡한 결정을 설명하도록 설계된 '설명 가능한 AI'를 활용한다.

 

 

 

 

 

"설명 가능성이란 AI가 이 예측을 어떻게 수행했는지 인간이 이해할 수 있도록 충분히 설명할 수 있는가를 의미합니다. 이것이 바로 RiskPath가 하는 일입니다," 정신의학 교수이자 One-U Responsible AI Initiative 집행위원회 위원인 Nina de Lacy는 설명했다.

 

기존 종단적 데이터 의료 예측 시스템은 위험군 환자를 약 50-75%의 정확도로만 식별하는 경우가 많았다. 반면 RiskPath는 고급 시계열 AI 알고리즘을 사용하여 위험 요소가 상호작용하고 질병 과정 전반에 걸쳐 중요성이 어떻게 변화하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공한다.

 

연구팀은 RiskPath를 수천 명의 참가자가 포함된 세 개의 주요 장기 환자 코호트에서 검증하여 우울증, 불안, ADHD, 고혈압, 대사 증후군 등 8가지 질환을 성공적으로 예측했다.

 

이 기술의 주요 장점은 다음과 같다:

장점	세부 내용
질병 진행 이해 강화	다양한 위험 요소의 중요성 변화를 시간에 따라 매핑하여 개입의 중요 시점 파악
간소화된 위험 평가	수백 개의 건강 변수를 분석할 수 있지만 대부분의 상태는 핵심 10개 요소만으로 유사한 정확도 예측 가능
실용적 위험 시각화	질병 위험에 가장 크게 기여하는 생애 시기를 직관적으로 시각화하여 예방적 개입 최적 시점 식별

"RiskPath와 같은 도구의 궁극적인 목표는 사람들이 더 나은 위험 계층화 도구와 의사결정 지원 도구를 구축하도록 돕는 것입니다. 이를 통해 임상의와 언젠가는 환자들이 만성 또는 진행성 질환에 대한 위험을 더 잘, 더 일찍 이해할 수 있게 될 것입니다," de Lacy는 말했다.