건국대병원 KONNECT팀, AI 기반 혈액독성 예측 모델로 의료데이터 경진대회 ‘최우수상’ 수상
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건국대학교병원이 인공지능(AI) 기반 디지털 헬스케어 분야에서 괄목할만한 성과를 거뒀다. 건국대병원 방사선종양학과 장정윤, 진단검사의학과 하창희, 종양혈액내과 방경혜 교수로 구성된 KONNECT팀은 ‘2025 의료데이터 중심병원 혁신 아이디어 경진대회’에서 최우수상(2위)을 수상했다. 이번 대회는 서울성모병원 컨소시엄 주관, 보건복지부 지원으로 진행된 전국 규모의 의료데이터 기반 혁신 아이디어 경연 행사다.
KONNECT팀은 항암방사선치료 중 빈혈, 혈소판감소증, 호중구감소증 등 혈액학적 이상반응을 AI로 예측하는 ‘HEMA-WATCH(Hematologic Event Monitoring and Analysis With AI)’ 모델을 제안해 심사위원단으로부터 높은 완성도와 실용성을 인정받았다.
‘HEMA-WATCH’는 치료 주차별 말초혈액검사 결과를 시계열 데이터로 분석해, 향후 일주일 이내 혈액 독성 발생 가능성을 예측하는 시스템이다. 기계학습 알고리즘인 XGBoost를 적용한 이 모델은 서울성모병원, 서울아산병원, 국립암센터, 중앙대병원, 건국대병원 등 5개 기관의 공통데이터모델(Common Data Model, CDM)을 기반으로 개발됐다. 기존의 정적 예측 모델과 달리, 실시간으로 수집되는 혈액 데이터를 분석하는 점이 큰 차별점이다.
예측 결과는 전자의무기록(EHR) 시스템 또는 모바일 앱 형태로 구현 가능해, 환자 맞춤형 치료 개입이 가능하다. 의료진은 이를 활용해 수혈 여부 판단, 항암제 감량, 치료 일정 조정 등을 선제적으로 결정할 수 있으며, 결과적으로 치료 완결률과 환자 생존율 향상에 기여할 수 있다.
특히 KONNECT팀의 모델은 AI 기반 예측을 단순히 ‘알려주는 데’ 그치지 않고, 예측 결과가 실제 임상 개입으로 이어지는 ‘의사결정 보조 도구’로 설계됐다는 점에서 주목받았다. 국내외에서 보기 드문 시계열 기반 다기관 의료데이터 AI 모델이라는 점에서도 혁신성과 확장성을 동시에 인정받았다.
이번 경진대회는 단순 아이디어 발표에 그치지 않고, 실제 의료 현장에서 활용 가능한 수준의 실용성과 임상적 유용성을 평가 기준으로 삼았다. 본선에는 총 8개 팀이 진출했으며, KONNECT팀은 상금 300만 원과 함께 2026년 6월까지 컨소시엄 연구진과 후속 연구를 수행하게 된다.
건국대병원 KONNECT팀의 연구는 AI 기술이 단순한 분석 도구를 넘어, 환자 맞춤형 치료와 생존율 향상이라는 실질적 의료 성과로 이어질 수 있음을 보여준 대표적 사례로 평가된다. 향후 해당 기술의 임상 적용 확대와 환자 중심 디지털 헬스케어 서비스로의 발전이 기대된다.
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