한빛사 인터뷰
- 등록2023-02-23
- 조회1,346
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
근감소증은 감소된 muscle function과 mass로 정의되는 근골격계 질환으로 선행연구에 따르면 지역사회 노인 코호트에서 정의를 어떻게 하느냐에 따라 10~40%의 유병률을 보입니다. 또한 근감소증은 낙상, 골다공증, 골절등의 위험도를 높이는 문제가 있습니다.
그렇기에 근감소증에 대한 조기진단 및 관리는 임상적으로 중요합니다. 높은 위험도의 근감소증을 찾아내는 SARC-F 설문지법을 비롯한 현재의 가이드라인들은 sensitivity가 낮은 문제가 있었습니다. 저희 팀은 이를 해결하기 위해 추가로 필요한 measurements 중 국민건강보험 건강검진 항목에 필수적으로 포함되어 검사도와 접근율이 높은 chest x-ray를 활용하고자 하였습니다.
저희는 이번 연구를 통해 chest radiography를 기반으로 한 새로운 근감소증 조기진단법을 개발하고 기존의 방법과 퍼포먼스를 비교하고자 하였습니다. 그 결과 SARC-F에 비교하여 상당히 향상된 모델 퍼포먼스를 얻을 수 있었습니다. 또한 나아가 불확실도 추정, CAM(class activation map), shap value등을 도입하여 model explainability 역시 향상시켰습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 연세대학교 의과대학 내과학(내분비) 교실 홍남기 교수님 지도하에 2021년 여름방학부터 연구를 시작하였습니다. “Yonsei Bone and Mineral Research” 팀에서는 골무기질대사, 근감소증 및 내분비희귀질환 임상역학-중개연구를 진행합니다. 다양한 연구 프로젝트 중 저는 의료 영상을 활용한 딥러닝 기반 분석을 통해 골소실, 골절, 및 근감소증 발생 위험도를 예측하는 주제로 참여하였습니다..
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
처음엔 다양한 네트워크를 사용했는데도 AUROC 0.6 수준을 넘기지 못했고, chest x-ray 이미지를 homogeneous하게 만들게 하기 위한 데이터 전처리부터 어려움을 겪었습니다. 결국에는 2단계 접근법 아이디어를 통하여 AUROC를 0.8 수준까지 올릴 수 있었습니다. 그 과정에서 무수하게 발생하는 코드 오류에 대한 디버깅부터 시작해서 크고 작은 아이디어 도출까지 잦은 어려움을 겪었습니다. 그러나 하나하나 난관을 헤쳐나가는 과정 속 느낄 수 있는 소소하지만 확실한 행복이 예과 시절 연구에 몰입하게 해준 것 같습니다.
추가연구가 필요하다고 생각하지만 Chest radiography를 기반으로 근감소증 조기 스크리닝을 최초로 시도한 연구이고, 좋은 외부 커뮤니티 기반 코호트에서의 성능이 앞으로 관련 연구에 proof-of-concept을 제공할 수 있다는 점에서 너무도 뿌듯하였습니다.
더욱이 좋은 지도교수님과 팀원분들을 만나 본과에 진입하기 전, 국제 학회 구연 발표부터 시작해 이렇게 한빛사에 논문을 올리고 인터뷰를 할 수 있어 영광이라 생각하고 앞으로의 소중한 밑거름이 될 것이라고 느낍니다..
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
예과 1학년 여름방학, 저는 “연세의대 교수님 연구소개 자료”를 보고 관심있는 분야였던 근골격계 질환 관련 연구하시는 교수님께 따로 컨택을 하였습니다. 대학에 와서 보다 전문적인 연구를 해보고 싶다는 열정 하나로 연구인턴십을 시작했었습니다. 본과 1, 2학년 시절 의학공부로 인하여 연구에만 몰두하기에는 현실적으로 어렵다고 생각합니다. 그렇기에 만약 예과 재학 중 연구에 깊이 몸을 담가보고 싶은 후배님들은 망설임 없이 연구실에 컨택하고, 부딪혀보았으면 좋겠습니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
지난 1년 6개월 간 딥러닝 기초에 대한 공부 및 실습부터 시작하여 새로운 데이터에 대한 모델 구동, 그리고 논문 작업과 학회 발표까지 뜻깊은 경험을 할 수 있었습니다.
현 연구는 아직 proof-of-concept 단계이기에 다양한 코호트에서 성능검증을 하여 모델을 발전시키며, 또한 chest x-ray 이외에도 심전도 그래프를 함께 인풋 데이터로 사용하여 성능을 올려보고자 합니다. 그리고 대규모 검진 데이터 에서 본 모델로 낙상 내지 사망을 예측해보고 싶기도 합니다. 현재 본과 1학년에 올라가기에 우선적으로 의학 공부에 전념하며 틈틈이 현 연구를 발전시켜 완성도를 높이고자 합니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
예과학생 주저자로서 첫 논문을 마무리할 수 있었던 것은 많은 분들의 노력과 도움 덕분이었습니다. 좋은 결과를 얻을 수 있도록 많은 기회를 주시고 아낌없는 격려와 도움을 주신 홍남기, 유승찬, 이유미 교수님 정말 감사합니다. 함께 모델 개발에 힘써주신 엄수정, 정예빈, 한수경 선생님과 연구팀원 선생님들한테도 감사를 드리고 싶습니다. 더불어 연구 프로젝트를 진행에 많은 지원과 연세 의사과학자 워크숍에 발표 기회를 주신 연세대학교 의과대학 융합형 의과학자 학부과정 지원사업단에 감사 말씀드립니다.
저희 팀의 논문과 제 개인적인 연구 스토리를 소개하고 공유할 수 있는 자리를 만들어주신 한빛사 분들께도 감사드립니다.
마지막으로 학부생 연구에 적극적으로 참여해보라고 응원해주고 계속해서 의견을 공유해주며, 항상 곁에서 변함없는 지지를 보내준 형 현에게 고마움을 전합니다.
#Sarcopenia
#Artificial intelligence
#Deep learning
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