“머신러닝 활용 高위험 천식 환자 가려내”

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신은경 美의과대학 연구원 개발
논문 ‘네이처’ 의학저널에 실려

머신러닝 기법을 활용해 사회지표만으로 고위험 천식 환자를 분류하는 시스템이 한국인 연구자에 의해 개발돼 국제저널에 실렸다.

신은경(사진) 미국 테네시의과대학 생명공학정보센터 연구원은 ‘Sociomarkers and biomarkers : 병원 재방문 위험이 있는 소아 천식환자를 예측하는 예측 모델링’ 연구논문이 ‘네이처’의 디지털 의학저널에 실렸다고 2일 밝혔다. 위험 천식 환자를 예측하는데, 머신러닝 기법을 통해 66%의 정확도로 위험천식환자군을 분류할 수 있는 모델이다. 신 연구원은 고려대 사회학과를 졸업하고 미국 컬럼비아대에서 사회학 박사학위를 받은 사회학자다. 신 연구원은 증상 관련 의료데이터를 사용하지 않고 사회적 지표인 성별, 인종, 나이, 보험종류, 우편번호만으로 위험천식환자군을 가려내는 성과를 얻었다.

신 연구원은 이메일 인터뷰를 통해 “우리가 흔히 개인의 건강 문제는 단순한 개인적, 사적 영역의 결과물로 간주하는 것에 반해, 어떻게 위험소아천식환자군이 사회지표(Sociomarker)만을 가지고도 예측 가능한지를 머신러닝을 통해 과학적으로 검증을 시도한 첫 번째 연구”라고 말했다. 신 연구원은 “효과적인 정책 정립과 효율적인 의료 자원의 배분을 위해 병원 현장에서 어떻게 사회적 데이터가 유의미한 기여를 할 수 있는가를 보여주고 있다”고 말했다. 신 연구원은 “앞으로도 넓은 의미에서 의학에 사회학을 접목한 시도들을 계속할 예정”이라며 “장기적으로 사회적 환경과 건강의 관계에 대한 이해를 높이고, 건강 불평등의 문제를 해결하는 데 기여하고 싶다”고 말했다.

이용권 기자 freeuse@munhwa.com