최근 연구 분야의 화두는 당연히 빅데이터와 인공지능이다. 빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 및 비정형 데이터로부터 가치를 추출하고 분석하는 기술이다.
강동경희대학교병원 소화기내과 차재명 교수와 곽민섭 교수팀이 빅데이터와 인공지능을 활용한 연구분야에서 뛰어난 업적을 보이고 있다.
국가암검진 받은 480만명 분변잠혈검사 연구, 계절별 양성률 확인
강동경희대병원 차재명(제1저자)·곽민섭 교수팀은 빅데이터 분석을 활용 국립암센터와 연계해 국가암검진 대장암 검진을 받은 4,788,104명의 분변잠혈검사를 분석했다.
연구 결과 4계절 중 여름철에 분변잠혈검사의 양성률이 가장 낮았다. 그 뿐만 아니라, 분변잠혈검사 경과가 정상이었다가 나중에 대장암으로 진단(위음성)되는 중간암의 발생이 여름철에 유의하게 더 높았다.
그 연구 결과는 미국소화기학회지(American Journal of Gastroenterology, IF 9.566)에 채택되었다. 또한, 이번 연구 결과는 생물학연구정보센터(BRIC)의 '한국을 빛내는 사람들(약칭 한빛사)'에 소개됐다.
한빛사는 1) Impact Factor 10점 이상 되는 학술지 중 바이오관련 논문들, 2) Faculty of 1000 Biology에 선정된 논문들, 3) 분야별 상위 5% 저널의 논문들 중 전문가의 추천을 받은 바이오관련 논문들, 4) 피인용 횟수가 높은 논문들 중 바이오관련 논문들을 소개하고 있다.
세계 최대 규모 중간암 연구, 국내 중간암 빈도·위험 규명
차재명(제 1저자)·곽민섭 교수팀은 대한소화기학회 빅데이터 연구위원회팀과 공동으로 78,160명의 대장암 환자 자료를 분석하고 국내 중간암의 현황에 대한 연구를 진행했다.
중간암에 대한 세계 최대 규모의 연구이며, 중간암의 빈도와 위험을 규명하는 아시아 최초의 연구다.
국내에서 2009년부터 2013년까지 최근 5년 동안 중간암의 발생 빈도가 약 1.9배 정도 증가했기 때문에, 국내 대장내시경 검사의 질을 개선시켜서 중간암의 발생을 예방할 필요가 높은 것으로 분석됐다. 이는 미국 임상소화기간학회지 (Clinical Gastroenterology and Hepatology, IF 7.398)에 채택됐다.
인공지능 활용한 연구 활발히 진행
알파고 이후 국내에는 인공지능 광풍이 불고 있고, 이는 연구 분야에도 예외가 아니다.
최근에는 차재명 교수와 민준기 전임의가 함께, 'Deep convolutional Neural Network를 이용한 캡슐소장내시경 영상 분류' 라는 교비 연구비를 수주해 인공지능 분야의 연구에도 매진하고 있다.
이 연구는 공과대학 이승규 교수팀과 공동으로 진행하고 있으며, 캡슐소장내시경 영상을 기계학습을 시켜서 캡슐소장내시경 영상을 자동 판독할 수 있는 인공지능을 개발하는 것을 목표로 구슬땀을 흘리고 있다.
미래를 이끌어 나갈 수 있는 빅데이터 연구와 인공지능 연구에서 차재명 교수와 곽민섭 교수팀이 강동경희대병원의 위상을 드높일 것으로 기대된다.