한빛사 인터뷰
- 등록2024-02-05
- 조회945
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
머신러닝은 인공지능의 한 분야로 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘을 통칭합니다. 머신러닝은 기존의 알고리즘과는 다르게 소수의 알고리즘만으로 수많은 복잡한 문제를 해결할 수 있고, 방대한 데이터를 효율적으로 활용하는 것이 가능하기 때문에 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 머신러닝은 특히 보건 경제 및 성과 연구 분야에서 그 유용성이 인정되어 연구 대상 선정, 변수 선택, 예측 모형, 인과 추론, 경제성 평가 등의 목적을 위해 많은 연구에서 활용되고 있습니다. 또한, 임상 분야에서도 머신러닝은 질환의 진단, 치료의 성과, 합병증 발생 등을 예측하는데 유용하게 활용되고 있습니다.
본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 비만 수술 시간을 예측하는 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였습니다. 비만의 유병률은 전세계적으로 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따라 비만 수술의 빈도도 급격하게 증가하고 있기 때문에, 수술 시간을 정확하게 예측하는 것은 환자의 치료를 지연시키지 않고 수술실을 효율적으로 관리하는데 있어 매우 중요합니다. 하지만, 기존에는 외과 의사의 수술 경험 및 소규모 병원 데이터만을 기반으로 수술 시간을 예측하는 경우가 많았기 때문에 그 불확실성은 높았습니다. 이러한 불확실성을 해소하고 비만 수술 시간을 정확하게 예측하는 모델을 개발하기 위해 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 활용하였고, 미국 및 캐나다의 대규모 비만 수술 데이터를 기반으로 5가지 알고리즘을 학습시켰습니다. 결과적으로, XGBoost 모델이 비만 수술 시간을 예측하는데 있어 최적의 성능을 보였으며, 수술의 종류와 접근법, 환자의 연령, BMI, 동반 상병, 성별 등이 수술 시간에 영향을 미치는 주요한 인자라는 것을 발견하였습니다. 데이터의 한계로 인해 비만 수술에 영향을 미칠 수 있는 모든 변수를 전부 고려하지는 못하였지만, 본 연구는 추후 비만 수술 시간을 예측하는 소프트웨어를 개발하고 수술실을 효율적으로 관리하는데 있어 중요한 기반을 마련할 것으로 기대하고 있습니다.
머신러닝은 알고리즘 그 자체도 중요하지만 알고리즘을 학습시키기 위한 데이터의 양과 품질이 매우 중요합니다. 보건의료분야에서 머신러닝이 더욱 유용하게 활용되기 위해서는 어떻게 더 높은 수준의 보건의료데이터를 수집하고, 가공, 처리 및 관리할지에 대한 지속적인 고민과 논의가 필요할 것입니다. 현재 많은 연구자들이 양질의 보건의료데이터를 확보하기 위해 노력하고 있으며 양질의 데이터가 더 많이 축적될수록 머신러닝의 역할은 더욱 중요해질 것이라고 생각됩니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 성균관대학교 약학대학에서 사회약학을 전공하고, 현재는 미국의 펜실베니아주에 위치한 Penn State College of Medicine에서 박사후 연구원으로 근무하고 있습니다. Penn State College of Medicine은 수많은 의사, 연구자 및 과학자들을 배출한 미국의 명문 의과대학이며, 기초 의학, 임상, 의료 서비스 등 다양한 분야의 연구를 선도하고 있습니다.
저는 Penn State College of Medicine의 다양한 부서 중 Department of Surgery의 Division of Outcomes Research & Quality에서 머신러닝, 역학, 성과 연구, 경제성 평가 연구 등을 수행하고 있습니다. 주로, MarketScan, SEER, MBSAQIP 데이터 등 미국의 보건의료빅데이터를 활용해 연구를 수행하고 있으며, 연구의 수준을 높이기 위해 다양한 기관의 전문가들과 활발하게 협업하고 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
연구를 수행하면서 항상 느끼는 것은 이 세상에 쉬운 연구는 없다는 것입니다. 전세계의 수많은 연구자들이 각자의 분야에서 새로운 지식을 탐색하고 더 나은 방향을 모색하기 위해 매일 고군분투하고 있습니다. 저는 이러한 노력들이 모여 인류가 매일 조금씩 발전하고 있다고 생각하며, 저 역시 인류의 발전에 기여하는 일원의 한 사람으로서 의미 있는 연구를 하고 있다는 것에 자부심을 느끼고 있습니다.
특히, 제가 수행하고 있는 경제성 평가 연구는 보건의료정책 및 급여에 대한 의사 결정과 치료 가이드라인을 개발하는데 있어 중요한 근거를 제공하고 있습니다. 자원은 한정되어 있지만 인간의 수명 증가와 고가의 치료제 개발로 인해 높아지는 의료비 부담은 의료 자원에 대한 환자의 접근성을 위협하고 있습니다. 그러므로 치료제에 대한 환자의 접근성을 높이고 건강 성과를 극대화하기 위해서는 의료 자원의 임상적 및 경제적 가치를 정확하게 파악하는 것이 중요합니다. 이러한 측면에서, 제 연구는 정책 및 치료에 대한 의사 결정자들이 기존 자원과 비교하여 새로운 의료 자원의 임상적 및 경제적 가치를 정확하게 파악해 최선의 의사 결정을 할 수 있도록 돕고 있습니다. 제 연구 결과가 정책에 반영되어 더 많은 환자들이 치료를 받을 수 있게 되었을 때 많은 보람을 느끼고 있습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
연구를 한다는 것은 아무도 가보지 않았던 길을 새로 개척하는 것과 마찬가지라고 생각합니다. 그만큼 험난하고 힘든 과정이지만 내가 새로 개척한 길이 다른 사람들을 올바른 방향으로 인도하는 역할을 한다고 느낄 때 무엇보다 큰 보람을 느낄 수 있는 것 같습니다. 연구자를 직업으로 고민하고 있다면 자신이 평소에 호기심이 많고 새로운 발견을 하는 것을 좋아하는지 생각해봐야 할 것입니다.
또한, 연구자는 끊임없이 의사 소통하는 직업입니다. 논문도 자신의 연구를 발표하는 일종의 의사 소통 수단이며, 연구를 하다 보면 학회, 세미나 등을 통해 전세계의 다른 연구자들과 교류할 수 있는 기회가 매우 많습니다. 연구자를 꿈꾸고 있다면 다른 사람들과 원활하게 의사 소통할 수 있도록 그 소양을 키워야 할 것입니다.
만약 사회약학 분야에 관심이 있으시다면 관련 분야의 책과 논문을 읽어보시기를 추천드립니다. 참고하실 수 있도록 제가 졸업한 사회약학연구실의 홈페이지를 소개드립니다.
- 사회약학연구실 홈페이지 링크: https://socialpharm.skku.edu/
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 본 연구를 시작으로 앞으로 더 많은 머신러닝 연구를 수행할 계획입니다. 보건의료분야에서 머신러닝은 데이터의 품질, 결과의 편향 등 아직 헤쳐나가야 할 어려움이 많습니다. 머신러닝이 보건의료분야에서 더 유용하게 활용될 수 있도록 관련한 연구를 꾸준히 이어갈 것입니다. 또한, 앞으로도 다양한 성과 연구, 경제성 평가 연구 등을 통해 뛰어난 의료 자원들이 그 가치를 정확하게 인정받고 환자들의 접근성을 높일 수 있도록 노력할 것입니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
제 연구를 한빛사에 소개할 수 있게 되어 매우 기쁩니다. 이렇게 의미 있는 기회를 가지게 된 것은 지금까지 많은 분들의 도움이 있었기에 가능했다고 생각합니다. 우선, 연구를 제안해주시고 지도해주신 Chan Shen 교수님과, 좋은 결실을 맺을 수 있도록 함께 노력해주신 공동 연구진 분들께 감사의 말씀드립니다. 그리고, 더 좋은 연구자로 성장할 수 있도록 항상 많은 가르침과 도움을 주시는 이의경 교수님께 감사의 말씀을 전합니다. 제가 유학길에 올라 이렇게 의미 있는 연구들을 수행할 수 있었던 것은 모두 교수님 덕분이라고 생각합니다. 또한, 박사 과정에서부터 지금까지 든든한 선배님으로서 조언과 지원을 아끼지 않으시는 박선경 교수님께도 이 자리를 빌려 진심으로 감사의 말씀 전합니다.
마지막으로, 항상 아낌없이 응원과 지원을 해주시는 부모님과 형, 그리고 유학 생활의 어려움을 극복할 수 있도록 멀리서 항상 힘이 되어주는 여자친구에게도 감사하고 사랑한다는 말을 꼭 전하고 싶습니다.
#사회약학
# 머신러닝
# 비만 수술
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