의사도 잡아내지 못하는 위식도역류질환(GERD)을 국내 연구진이 개발한 엑스에이아이(XAI) 모델이 90%이상 정확도로 가려내는데 성공했다.

위식도역류질환은 가슴 쓰림이나 만성 기침 등을 유발하는 소화기 질환이다. 문제는 오진이 많다는 점이다. 환자는 아프다고 호소하지만, 병원에 가면 '정상'으로 판정하는 경우가 많다.

나노종합기술원은 이경균 나노바이오개발센터 선임연구원이 김희만 연세대학교 세브란스병원 소화기내과 교수 및 유승화 KAIST AX학과 및 기계공학과 교수 연구팀과 공동으로 48시간 산도(pH)를 측정한 수백 건의 데이터를 기반으로 잠재적 위음성 사례를 걸러낼 수 있는 AI모델(XAI)을 개발했다고 16일 밝혔다.

연구결과는 디지털 헬스케어 분야 국제 학술지 엔피제이 디지털 메디신(npj Digital Medicine,IF=15.1) 5월호에 게재됐다.

연구팀은 환자 위와 식도 경계면에 가로 20mm, 두께 10mm 정도의 원통형 캡슐을 핀으로 부착, 48시간 정도 산도(-pH)를 모니터링하는 방법으로 데이터를 구축하고, 이를 AI모델로 분석해 환자 진위를 가려냈다.

연구팀은 비지도학습 기반의 이상탐지 AI 알고리즘(OCSVM과 SVDD 모델)을 만들었다. 이 모델은 AI에게 정상인의 신호 패턴을 스스로 학습시킨 뒤, 기존 검사에서는 정상(AET(산노출시간)<4%) 판정을 받았으나 일반적인 흐름과 다르게 불규칙한 변화를 보이는 ‘이상 패턴(잠재적 위음성)’을 역추적해 잡아내는 식이라고 설명했다.

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실제 임상 데이터 분석 결과, 기존 검사법으로 정상 분류된 환자 493명 중 약 22%에 달하는 108명을 추가 재평가, ‘이상 사례’로 선별해냈다. 이 엑스에이아이 모델은 종합 진단 성능 지표에서 양성을 양성으로 판정하는 민감도가 90%이상으로 나타났다.

이경균 선임연구원은 "표준 검사법이 가진 사각지대를 메워주는 ‘데이터 기반 보완책’이라는 점에서 임상적 가치가 크다"며 "현재 기술 개발 수준은 시제품 제작 및 성능 검증이 가능한 TRL(기술성숙도) 6단계다. 의료 현장 적용 가능성을 검증하고 상용화를 추진할 것"라고 설명했다.