<진단검사의학과 이세진 과장 인터뷰>

 '황달' 간질환 지표 정밀성 연구로 국제학술지 (Clinica chimica acta)

“데이터 기반의 AI 예측모델을 더 많이 도입시켜 보다 정밀한 진단을 환자분들께 제공할 수 있도록 역량을 갖추고 있습니다. 특히, 간 기능 검사와 관련된 다양한 간질환을 조기에 발견해 지역사회 내의 건강 증진에 기여하고 싶습니다.”

　전주병원 진단검사의학과 전문의 이세진 과장의 당찬 포부 한마디다.

　3일 전주병원(이사장 최정웅)에 따르면 이 과장은 ‘기계 학습을 사용해 델타 빌리루빈 수치를 예측하는 방정식 개발’ 연구 논문으로 SCI 저널 (Clinica chimica acta)에 실렸다.

　이번 연구는 간 건강과 혈액 질환을 평가하는 데 중요한 지표 중 하나인 Bilirubin 농도 예측의 정밀성 강화에 중점을 뒀다. 특히, 이 교수는 델타빌리루빈(Delta Bilirubin)을 예측할 수 있는 추정 방정식을 개발해, 간 기능의 수치를 실시간으로 평가해 정밀한 진단을 위한 간 지표를 제공할 수 있는 가능성을 제시했다.

이 교수는 “Delta Bilirubin은 간 배설 장애를 평가하는 중요한 지표이지만, 이 측정은 실험실에서 많은 비용과 시간이 요구돼왔다. 이에 이번 연구에서 AI(인공지능)에 학습을 시켜 그 값이 얼마인지 추산할 수 있도록 공식을 표준화한 것이다. 즉, 간질환 치료 등 검사 및 진단의 정확성을 높일 수 있는 정보를 제공할 수 있게 됐다”고 설명했다.

그러면서 이 교수는 “특히 간질환 중 담즙 흐름 정체 질환이 있는 데 대표적으로 황달과 담석이다”며 “일반적으로 간질환 진단을 임상의사가 Bilirubin 수치를 보고 판단을 하는데다, 총 Bilirubin 중 Delta Bilirubin의 수치는 잘 연동되지 않아 Bilirubin의 효용가치를 떨어뜨리고 실시간 확인이 어려웠다”고 말했다.

이세진 교수는 끝으로 “이번 연구 결과 총 빌리루빈, 직접 빌리루빈, 알부민 등의 변수를 조합해 델타 빌리루빈 농도를 예측하는 데 있어 높은 정확도를 보여주는 방정식을 도출했다”며 “이 방정식은 실험실에서 실시간으로 사용할 수 있어 환자의 간 기능 평가에 큰 기여할 수 있게 됐다. 앞으로도 환자와 진료팀에 도움이 되는 연구를 이어가겠다”고 말했다.