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KISTI-美 캘리포니아대, 1천 9백만건 의무기록 기반 질환 심화 패턴 제시

  • 2019-10-18 10:23
빅 데이터 통해 질환 심화 패턴을 제시한 한국과학기술정보연구원 백효정 선임연구원팀 등 국내외 연구결과는 데이터 과학 분야 Top9의 권위지인 사이언티픽 데이터(Scientific Data)에 10월 15일 게재됐다.(자료출처=사이언티픽 데이터/제공=KISTI)
[대전세종충남=아시아뉴스통신] 이기종 기자 = 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 백효정 슈퍼컴퓨팅응용센터 선임연구원팀이 미국 캘리포니아대학교 샌프란시스코 캠퍼스(University of California, San Francisco, UCSF) 연구팀과 공동연구로 초고성능 컴퓨터와 빅 데이터 분석 기술을 활용해 다차원 시계열 그래프 분석 기법을 세계 최초로 제시했다고 18일 밝혔다.
 
고령화에 따른 천문학적인 의료 서비스의 지출이 예상되는데 현재 입원환자의 1~2년 내의 재입원과 합병증 패턴을 모델링 하는 것이 향후 인공지능 개발과 관련된 원천 기술이다.
 
그러나 국가별, 생애 주기별, 인종별 재입원과 합병증 패턴의 정량화는 기존 의료진의 경험에 기초한 전통적인 접근법으로는 수십 년의 기간이 소요된다.
 
이번 연구팀은 1천만 명의 20여 년간 축적된 1천 9백만 건의 의무기록을 기반으로 모든 가능한 질환 691종에 대한 각 환자의 1년 주기 재입원과 합병증 패턴을 모델링을 했다.
 
연구과정을 보면 미 연구진과 백 박사는 캘리포니아 주의 20여 년간 축적된 수천만 건의 입원 기록을 확보했다.
 

이후 다차원 시계열 그래프 분석(Directed Acyclic Graph modeling, GAP) 기법을 개발했다.
 
국가 규모의 질환궤도 모델을 시각화를 한 KISTI-UCSF 연구팀./아시아뉴스통신=이기종 기자

이 연구결과에 의하면 5천여 질병에 대한 생애주기별 ‘질환궤도 (Disease Trajectory)’를 제시하고 알려지지 않은 조현병 환자의 합병모델을 증명했다.
 
또 연구진은 개발된 모든 질환궤도가 다수의 의료진과 의학 연구자들이 활용할 수 있도록 유재현 아티스트와 협업을 통해 국가규모의 질환궤도 모델을 가시화하고 전체 분석 결과를 웹으로 공개했다.
 
이 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 질병관리본부(바이오과학정보과) 등이 공동으로 연구를 진행했다.
 
연구결과는 데이터 과학 분야 Top9의 권위지인 사이언티픽 데이터(Scientific Data)에 10월 15일 게재됐다.


dair0411@gmail.com

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