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학자들, AI 훈련시켜 미래 건강 예측

hjifep
10월 22일
2분 분량

새로운 모델, 영국 데이터 활용해 시도

원문 링크 보기: https://www.theearthandi.org/post/scholars-train-ai-to-predict-future-health

인공지능(AI)은 의사들이 질병 위험, 진행, 그리고 치료법을 이해하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다. 9월 네이처(Nature)지에 게재된 연구에서 연구진은 델파이(Delphi)-2M이라는 AI 모델을 사용하여 수십만 건의 의료 기록을 기반으로 1,000개 이상의 질병 진행 패턴을 파악했다고 보고했다. 이 AI 모델은 단기간 및 20년 후의 결과를 안정적으로 추적하고 예측하는 것으로 나타났다. 연구의 주요 내용은 다음과 같다.

인공지능을 이용한 델파이-2M은 영국 바이오뱅크의 약 40만2,800명의 개인 데이터를 기반으로 훈련되었고, 약 10만600명의 영국 개인을 대상으로 내부적으로 검증되었으며, 약 193만 명의 덴마크 개인을 대상으로 외부적으로 테스트되었다.
이 모델은 1,000개 이상의 질병에 대한 발병률을 예측했으며, 그 결과에 사망을 포함했다.
영국의 내부 검증에서 AI 예측은 평균 이상인 약 0.76 으로, '곡선 아래 면적' 또는 AUC(area under the curve)로 알려진 통계적 측정 기준에서 나타났다.
10년의 예측 기간을 조사했을 때 AUC는 약 0.70으로 떨어졌다.
덴마크 데이터에 대한 외부 검증 결과, 다소 낮지만 상관관계가 있는 성과(평균 AUC ≈ 0.67)가 나타났다.
델파이-2M은 특정 연령(예: 60세)까지의 과거 건강 상태에 기반하여 미래 건강 궤적 전체를 샘플링할 수 있으며, 이러한 합성 궤적은 70~75세에 대한 실제 관찰 데이터와 유사한 질병 발생 패턴을 보여준다.
다양한 건강 요인이 최종 예측에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 되는 방법인 SHAP(Shapley Additive Explanations)를 사용하여, 이 연구는 질병 진단이 어떻게 클러스터링되는지 보여주었다. 예를 들어, 암은 장기적인 사망 위험을 증가시킨다.
데이터 부족으로 인해 노령층(특히 80세 이상)에 대한 모델링은 제한적이었다.
연구자들은 이 분야의 발전이 개인의 예측 경로에 따라 검진이나 진단 개입을 맞춤화함으로써 정밀 의학을 지원할 수 있다고 제안했다.