암 투병에서 간과할 수 없는 우울증을, 암 환자들의 생활습관, 병력, 치료 및 수술 과정에서 얻은 빅데이터를 통해 예측하는 인공지능 모델입니다.
이를 통해 우울증을 겪는 암환자들에게 정서적 복지 프로그램을 지원할 수 있을 것이며, 개선된 정서가 암 진행과 치료에 긍정적 효과를 만들어낼 수 있을 것입니다.
서울대학교 의과대학 본과 3학년 정종욱, 이건으로 구성된 팀 pulmanos입니다.
저희 팀은 머신러닝을 통하여 폐암 수술 후 급성신손상(acute kidney injury, AKI)의 발생 여부를 사전에 예측하는 알고리즘을 개발하고 있습니다.
급성신손상은 여러 합병증을 일으키고 사망률을 높이는 등 위험한 예후 인자 중 하나이지만 다양한 요인이 관여하여 사전에 예측하는 것이 어렵습니다.
Pulmanos 알고리즘은 다변수 기계학습을 거쳐 자동으로 고위험군 환자를 선별하고 담당 의사와 간호사에게 수술 전, 수술 중, 수술 직후 적절한 조치를 취할 수 있도록 합니다.
저희는 국립암센터에서 제공된 변수 중 합병증 발생 여부에 가장 영향이 큰 변수들을 선별하여 모델에 적용하였습니다.
항암치료를 하는 환자에게 부작용은 큰 부담이지만, 환자의 대부분이 항암제 부작용을 제대로 알지 못한 채 치료를 받고 있는 실정입니다.
저희는 환자의 부담을 덜어주고자 빅데이터를 활용한 환자 개인 맞춤형 항암제 부작용 예측 알고리즘을 개발하여 환자에게 항암제 부작용 정보를 제공하고자 합니다.
