2019 HeLP Challenge 후기

2020.04.23

라인웍스는 직원 4명과 외부 인사 1명으로 구성된 프리즘 이라는 팀으로 지난 2019년 12월 11일부터 2020년 2월 7일까지 총 7주간 서울아산병원에서 주최한 HeLP(Healthcare AI Learning Platform) 챌린지에 참가하였습니다.
HeLP 챌린지는 서울아산병원 의료데이터 인공지능 학습 플랫폼을 이용해 의료인공지능을 개발하는 대회입니다. 우리 팀은 주어진 주제 중 “신생아 중환자실에서 생성되는 생체신호로 중증 이벤트 발생 예측 과제(NICU critical event prediction)”에 도전했습니다.


지원동기

프리즘 팀은 각 중증 이벤트의 특성을 이해하고, 이를 미리 예측하는 알고리즘을 개발함으로써 질병의 조기 진단과 예방에 활용될 모델을 만들고자 했습니다.

신생아 중환자의 사망률과 중증 질환 이벤트 발생률을 낮추기 위해서는 조기 중재(early intervention)가 필수입니다. 과제에서 선정한 네 가지 중증 이벤트인 사망, 패혈증, 저혈압, 괴사성 장염은 적절히 치료하지 않으면 신경 발달 장애, 장기의 손상, 사망을 야기시킵니다[1,2,3,4,5].

  • 패혈증은 특히 장기 입원한 신생아나 조산아에게 발생률이 높습니다. 조산아의 50% 이상이 침습성 감염 위험이 있으며, 1/3은 NICU 체류 기간 동안 패혈증을 일으킵니다. 
  • 저혈압은 감염, 심혈관계 이상, 내분비적 원인 등으로 발생할 수 있는데, 이러한 혈역학적 이상을 발견하고 치료하지 않으면 여러 장기에 적절한 혈류가 공급되지 못하여 신경 발달 장애, 여러 장기의 손상과 사망을 야기시킵니다. 
  • 괴사성 장염은 장의 점막이 괴사하는 질환이며 20%의 사망률을 갖습니다. 특히, 약 5%의 심한 저체중 신생아에게 영향을 미칩니다.

접근 방식

저희의 접근 방식은 아래 영상에서 확인하실 수 있습니다.

결과

프리즘 팀은 NICU critical event prediction 과제에서 1위의 성적을 거두었고, 부상으로 Titan RTX를 받았습니다. 예측모델이 신생아가 받는 의료의 질 뿐만 아니라 의료진의 업무 부담도를 낮추는데 활용된다면 좋겠습니다.

상장과 부상

마치며

라인웍스는 닥터앤서 과제 참여기업으로, 서울아산병원의 심장내과 연구진과 함께 전자의무기록 기계학습 통해 고위험군 심혈관 질환자의 치료경로를 모니터링하고 급성 질환 발생 예측을 연구개발한 경험이 있습니다. 이 연구결과를 활용하여 급성심뇌혈관질환 발생 예측 소프트웨어를 개발하였습니다. 개발된 소프트웨어는 의료진에게 환자의 상태가 수술이나 사망으로 이어질 위험도 제공하며, 매 방문마다 환자의 위험도를 비교 관찰하고 추적하는 기능을 제공합니다.

그 외의 선행 연구로는 MIMIC-III Clinical database를 활용하여 30일 이내 재입원 예측, 패혈증 환자군의 phenotype을 활용한 사망위험 예측이 있습니다. 특히, 패혈증 환자군의 phenotype을 활용한 사망위험 예측은 최근 연구보다 높은 성능을 보였습니다.


라인웍스에서는 EHR 데이터를 포함한 의료 분야에서 사용되는 다양한 데이터를 이용한 머신러닝 연구를 계속 진행하고 있습니다. 저희와 함께 연구를 진행할 머신러닝 엔지니어를 모시고 있습니다. 자세한 내용은 채용 공고를 확인해주세요.

참고문헌

  1. http://cs229.stanford.edu/proj2011/KangPalmaPanSmith-PredictingNecrotizingEnterocolitis.pdf
  2. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4032643/
  3. https://pediatrics.aappublications.org/content/pediatrics/136/2/e395.full.pdf
  4. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0212665
  5. http://www.neo-med.org/upload/pdf/216-225.pdf