가명정보 활용사례 - 암환자에서의 딥러닝 기반 관상동맥 석회화 점수 유용성 검증 및 심혈관계 사건 위험도 분석 연구

이번 사례는 의료 분야 사례 중 하나로 세브란스병원, 중앙대학교병원, 국민건강보험공단이 보유한 위암 또는 대장암 진단받은 환자 임상정보 및 진료정보를 결합해 딥러닝 활용하여 자동으로 정량화한 관상동맥 석회화 점수가 암환자의 심혈관질환의 예측 지표로 유용한지 검증하기 위해 연세대와 중앙대병원, 중앙대의료원이 가명정보를 활용한 사례를 소개해 드리겠습니다.

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1. 가명정보 활용사례 - 의료 분야

"가명정보 결합을 통해 관상동맥 석회화 점수의 유용성을 검증할 수 있을까요?"

구분	내용
연구명	암환자에서의 딥러닝 기반 관상동맥 석회화 점수 유용성 검증 및 심혈관계 사건 위험도 분석 연구
이용기관	연세대학교, 중앙대학교병원, 중앙대학교의료원
참여기관	세브란스병원, 중앙대학교병원
결합정보	2011~2020년 위암 또는 대장암 진단받은 환자 임상정보 및 진료정보
결합기관	국민건강보험공단

2. 추진배경 및 필요성

• 암환자 중 암으로 인한 사망 제외, 주요 사망원인은 심혈관계(뇌졸증, 급성심근경색 등) 질환이며 심혈관계 질환 발생 예방을 위해 관상동맥 석회화 점수(CACS)에 대한 검증이 필요함
  - 딥러닝 활용하여 자동으로 정량화한 관상동맥 석회화 점수(AI-CACS)가 암환자의 심혈관질환의 예측 지표로서 유용한지 검증하고자 함
• 무증상 일반 성인에게서 심혈관질환 조기 진단 및 사건·사망 예측의 표지자가 암 환자에게서 여전히 유용한지 확인이 요구됨

3. 결합데이터

데이터 보유기관	데이터 개요	레코드 수
LG유플러스	통신정보	약 1천1백만 건
크몽	프리랜서 실적정보	약 19만 건
NICE평가정보	신용정보	약 55만 건

4. 분석결과 및 향후 계획

• 딥러닝 기반의 관상동맥 석회화 점수(AI-CACS)를 최적표준인 전문가가 수동으로 정량화한 관상동맥 석회화 점수와 비교했을 때, 환자의 95.2%가 동일 위험군에 편성되어 높은 일치도를 보임
• 관상동맥 석회화 점수와 심혈관계 질환 발생간의 상관관계를 확인하고 암환자의 종양추적을 위해 시행한 검사를 통해 심혈관계질환 위험도가 판별됨
  ※ 관상동맥 석회화 점수가 높은 환자군에서 심혈관계 질환 발생의 위험이 높음
  • 추적관찰을 위해 촬영한 CT영상을 활용하여 정량화한 딥러닝 기반 관상동맥 석회화 점수(AI-CACS)를 통해 암환자 중 심혈관계질환의 고위험군을 선별하고 사전예방에 활용 가능함

결합데이터 분석을 통한 결과 <출처 : 2023년 가명정보 활용 우수사례집>

※ 본 포스팅에서 소개하는 가명정보 활용사례들은 개인정보보위원회, 한국인터넷진흥원, 한국지능정보사회진흥원 등에서 배포하는 "가명정보 활용 우수사례집"에서 발췌한 내용들을 정리한 것이니 참고하시기 바랍니다.
※ 본 포스팅에 문제가 있다면 「jstream@jstream.co.kr」 로 메일 주시기 바랍니다.

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