컴퓨터가 급성골수성백혈병(AML)의 재발을 90%의 정확도로 예측했다.

인디애나폴리스 퍼듀대학교 과학캠퍼스(Purdue University Indianapolis School of Science)의 연구진이 AML의 재발률을 예측하기 위해 컴퓨터의 기계학습모델을 이용했다고 9일(현지시간) UPI가 보도했다.

무랏 던다(Murat Dundar) 퍼듀대학교 컴퓨터과학부 교수는 “강력한 알고리즘을 개발하면 컴퓨터가 AML을 인식하도록 가르치는 것은 아주 간단하다”며 “연구에서 우리는 거의 100% 정확도로 이를 수행했다”고 밝혔다.

이어 “AML 진행의 방향을 정확하게 예측하고 새로운 데이터를 해석해 AML이 발병하거나 재발할 환자를 식별하도록 컴퓨터를 가르치는 것이 도전이었다”고 말했다.

컴퓨터 모델은 건강한 사람의 혈액 데이터와 함께 AML 환자의 골수 데이터 및 병력을 사용했다. 컴퓨터는 AML의 완치를 100%, 재발은 90%로 정확히 예측했다.

바텍 라자(Bartek Rajwa) 퍼듀대 컴퓨터생명공학부 조교수는 “우리의 계산 시스템은 혈액 또는 골수와 같은 샘플에서 단일 세포의 상세한 특성을 빠르게 제공할 수 있는 유동세포계측법(flow cytometry)의 데이터를 사용한다”고 설명했다.

또 “전통적으로 유동세포계측법의 결과는 기계학습 알고리즘보다는 고도로 숙련된 전문가가 평가하지만 컴퓨터가 인간보다 복잡한 데이터에서 지식을 추출하는 능력이 더 좋다”고 덧붙였다.

연구팀은 AML의 치료 전략을 제때에 평가하기 위해서는 질병에 대한 자동 측정과 반응에 대한 모니터링이 중요하다고 지적했다.

던다 교수는 “기계학습은 단순한 데이터모델링이 아니다”라며 “컴퓨터는 데이터로부터 지식을 추출해 이전에 보지 못했던 미래의 데이터에 대해 예측할 수 있는 강력하고 직관적인 도구를 만들 수 있다”고 말했다.

이 연구결과는 과학기술분야 연구논문 데이터베이스인 아이이이익스플로어(IEEE Xplore)에 게재됐다.