국내 연구진이 조기 비소세포폐암 환자의 재발 위험을 최대 1년 앞서 예측하는 인공지능 모델 『레이더 케어』를 개발했습니다. AI 기반 맞춤형 치료 전략으로 폐암 환자의 생존율 향상과 재발 위험 감소가 기대됩니다.
국내 연구진, 조기 비소세포폐암 재발 위험 1년 앞서 예측하는 AI 모델 개발
📌 비소세포폐암, 왜 맞춤형 치료가 필요할까?
비소세포폐암은 전체 폐암의 약 85%를 차지합니다.
진행 속도가 비교적 완만하지만, 조기 폐암 환자(약 35%)는 수술적 치료가 주로 시행됩니다.
문제는 현재 추적 검사가 병기 기준으로만 진행된다는 점입니다.
환자의 개별 특성과 무관하기 때문에, 재발 위험을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있었습니다.
📌 ‘레이더 케어’ 인공지능 모델 개발
삼성서울병원 연구팀(폐식도외과 김홍관 교수, 혈액종양내과 정현애 교수)은
임상·병리·검사 데이터를 종합 분석하여 AI 모델 ‘레이더 케어(Radar Care)’를 개발했습니다.
- 연구 대상: 2008년~2022년, 환자 1만 4177명 데이터
- 적용 기술: 트랜스포머 기반 딥러닝 모델
- 예측 정확도: 82.3% → 85.4% (추적 검사 반영 시)
즉, 수술 직후의 기초 정보만으로도 높은 수준의 예측이 가능하며,
추적 검사 데이터를 반영하면 정확도가 더욱 향상됩니다.
📌 환자별 재발 위험 점수 ‘레이더 점수’
연구팀은 환자 데이터를 바탕으로 재발 위험 점수(레이더 점수)를 산출하고,
이를 기준으로 환자를 저위험군 · 중간위험군 · 고위험군으로 나눴습니다.
- 저위험군(0.3 이하) → 1년 내 재발률 1%
- 중간위험군(0.3~0.6) → 재발률 5%
- 고위험군(0.6 초과) → 재발률 10%
같은 병기 환자라도 레이더 점수가 높으면 더 높은 재발률을 보였습니다.
반대로 병기가 높더라도 점수가 낮으면 재발 위험이 낮은 경우도 확인되었습니다.
즉, 병기만으로는 알 수 없던 환자 맞춤형 예측이 가능해진 것입니다.
📌 맞춤형 치료 전략의 새로운 기준
레이더 점수의 변화를 통해 환자별 맞춤형 치료 전략을 제시할 수 있습니다.
- 점수가 높게 유지되는 환자 → 적극적인 치료 필요
- 시간이 지나 점수가 낮아지는 환자 → 치료 기간 단축 고려 가능
이 방식은 불필요한 치료를 줄이고,
정말 필요한 환자에게는 집중적인 치료를 제공하는
정밀 의료(Precision Medicine)의 가능성을 보여줍니다.
📌 전문가의 기대
정현애 교수:
“우리나라 폐암 환자의 34.6%가 조기 진단을 받지만,
5년 생존율은 36.8%에 불과하다.
이번 AI 모델은 환자의 예후를 더 정확히 예측해
맞춤형 치료 방향을 정하는 데 큰 도움이 될 것”
김홍관 교수:
“조기 비소세포폐암 환자는 예후가 좋은 편이지만,
치료 전략에 따라 결과가 달라질 수 있다.
AI 모델을 통해 환자들이 안심하고 건강을 회복하는 데
중요한 역할을 할 것”
✅ 결론: 폐암 치료, AI가 열어가는 맞춤형 시대
이번 연구는 AI 기반 정밀 의료로 나아가는 중요한 전환점입니다.
앞으로 ‘레이더 케어’와 같은 인공지능 모델이 임상 현장에 적용된다면,
폐암 환자의 생존율 향상과 재발 위험 감소에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
( ※ 본 글은 헬스조선에서 기재된 내용을 근거로 재조명합니다.)