삼성서울병원, 신장 기증 후 잔여 신장 기능 예측 AI모델 개발

나이·성별 ·BMI ·사구체여과율 등 입력해 손쉽게 계산
신장 기증자 기증 후 신기능 예측해 기증 문화 활성화 도움
연구팀 “신장 기증에서도 정밀 의료 향한 길 열 것”

김원정 기자 (wjkim@medipana.com)2025-05-20 09:33

삼성서울병원 신장내과 장혜련·전준석 교수, 응급의학과 차원철 교수 연구팀은 신장이식 기증자의 기증 후 신기능 예측 알고리즘을 개발해 최근 국내 특허를 출원했다고 밝혔다.

신기능 예측 알고리즘은 기증자의 나이와 성별, 키, 체질량지수(BMI) 등 기본적인 정보를 포함해 사구체여과율과 혈청 크레아티닌 수치, CT 결과 등 기증 전에 시행되는 필수 검사 결과를 이용해 기증 후 남는 단일 신장이 얼마나 잘 적응하는 지를 가늠하도록 만든 인공지능(AI) 모델이다.

삼성서울병원에서 2009년부터 2020년까지 신장을 기증한 823명의 생체 기증자들에서 기증 전후 사구체여과율을 바탕으로 연구팀이 여러 AI모델을 비교한 뒤 오차가 가장 낮은 모델(XGBoost)을 채택해 예측모델을 만들었다.

특히 별도 앱이나 장치 없이 검사 결과를 웹 기반 문항에 입력 시 기증 후의 사구체 여과율을 곧바로 예측할 수 있도록 한 것이 강점이다. 

가령 45세 여성이고, 몸무게 65.4kg, 오른쪽 신장을 기증한다고 가정하고 현재 사구체 여과율 값(84.87ml/min/1.73m2) 등을 입력하면 곧바로 기증 후 예측 사구체 여과율(52.9ml/min/1.73m2)이 계산되어 출력된다.

삼성서울병원은 해당 방식을 진료 때 의료진들이 간편히 쓸 수 있도록 차세대 EMR(전산화의무기록) 시스템 '다윈'에 탑재할 계획이다.

장혜련 교수는 "신장 기증은 그 자체로 특정 질환의 발생 위험을 증가시키거나 기대 여명에 부정적 영향을 주진 않음에도 여전히 기증에 대한 걱정이 크다"면서 "의사로서 신장 기증에 대한 올바른 정보를 전달하고, 기증자들의 불필요한 걱정을 경감시킬 수 있도록 끊임없이 더 나은 방법을 찾아가겠다"고 말했다.

차원철 교수는 "최근 AI모델이 발전을 거듭하면서 의료 현장에도 더 깊숙이 들어 오고 있는 추세"라며 "AI기술 연구를 통해 정밀 의료 시대를 향한 길을 열어 환자들이 자신에게 꼭 맞는 치료를 받을 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

한편, 국립장기조직혈액관리원이 발간한 '2023년도 장기 등 기증 및 이식 통계연보'에 따르면 해당 연도 생체 장기 기증(살아있는 사람이 장기를 기증) 건수 중 신장은 1257건이었다.

생체 신장 기증은 주로 수혜자의 배우자(41.6%)로부터 이루어지고 부모나 자녀까지 합하면 95%가 가족 안에서 이루어진다. 반면, 친인척이나 타인이 기증한 경우는 각각 0.27%로 큰 차이를 보인다.

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