건국대병원 KONNECT팀, ‘의료데이터 중심병원 혁신 아이디어 경진대회’ 최우수상 수상 / 건국대병원

건국대병원이 디지털 헬스케어 분야에서 주목할 만한 성과를 거뒀다.

건국대병원 장정윤(방사선종양학과)·하창희(진단검사의학과)·방경혜(종양혈액내과) 교수팀으로 구성된 ‘KONNECT’팀은 최근 열린 ‘2025 의료데이터 중심병원 혁신 아이디어 경진대회(Medical Data & AI Challenge: 미래의료의 시작)’에서 최우수상(2등)을 수상했다.

이들은 항암방사선치료 중 발생 가능한 중증 혈구감소증을 인공지능(AI)으로 조기에 예측하는 디지털 헬스케어 모델 ‘HEMA-WATCH’를 제안해 높은 평가를 받았다.

이번 경진대회는 서울성모병원 컨소시엄이 주관하고 보건복지부가 후원한 전국 규모의 행사로 의료데이터와 AI 기술을 접목한 혁신 아이디어를 발굴해 실제 연구와 서비스로 확장하는 데 목적을 두고 있다.

KONNECT팀은 본선에 진출한 8개 팀 중 높은 연구 완성도와 임상적 실현 가능성을 인정받아 총 5개 수상팀 중 최우수상에 선정되며 300만 원의 상금을 수상했다.

KONNECT팀이 개발한 ‘Hematologic Event Monitoring and Analysis With AI for Treatment-related Cytopenia in High-risk Patients Undergoing Chemoradiotherapy(HOMA-WATCH)’는 항암방사선치료 중 흔히 발생하는 빈혈, 혈소판감소증, 호중구감소증 등 혈액학적 부작용을 AI 기반 시계열 분석을 통해 사전에 예측하는 기술이다.

연구는 서울성모병원, 서울아산병원, 국립암센터, 중앙대병원, 건국대병원 등 5개 의료기관의 실제 임상 데이터를 통합한 공통데이터모델(Common Data Model, CDM)을 기반으로 수행됐다.

환자의 치료 전후 임상정보와 매주 시행된 말초혈액검사 결과를 시계열로 정리하고 이를 XGBoost 기반의 기계학습 알고리즘으로 분석해 ‘다음 주 혈액학적 독성이 발생할 확률’을 예측하는 모델을 구현했다.

예측 결과는 전자의무기록(EHR) 시스템에 연동되거나, 모바일 앱 ‘HemaWatch’ 형태로도 구현이 가능하다.

이를 통해 의료진은 고위험 환자를 조기에 선별하고 수혈, 항암제 용량 조절, 치료 일정 조정 등 선제적 개입이 가능해져 치료 완결률과 환자 생존율 향상에 기여할 수 있다.

HEMA-WATCH의 가장 큰 특징은 기존의 정적 예측 모델과는 달리, 치료 중 실시간으로 변동하는 환자의 혈액지표를 활용해 예측을 수행한다는 점이다.

특히 다기관 CDM 데이터를 기반으로 한 시계열 AI 예측 모델은 국내외에서도 사례가 드물며, 분석 방법론의 혁신성과 임상 적용 가능성 모두에서 높은 평가를 받았다.

연구팀은 “단순히 AI가 결과를 예측하는 수준을 넘어, 예측값이 실제 임상적 개입으로 이어지도록 시스템을 설계했다”며 “고위험 암환자의 치료 중단을 방지하고 생존율을 높이는 실질적 디지털 도구가 될 수 있음을 입증했다”고 설명했다.

이번 경진대회는 단순 아이디어 제안에 그치지 않고, 실제 의료 현장에서의 구현 가능성과 후속 연구 연계를 목표로 한다.

수상팀은 오는 2026년 6월까지 서울성모병원 컨소시엄과 함께 본격적인 연구 개발을 이어가야 하며 의료데이터 중심병원 사업과 연계된 디지털헬스케어 서비스로의 전환 가능성도 고려된다.

건국대병원 KONNECT팀의 프로젝트는 의료 AI 기술이 환자 맞춤형 진료에 실질적으로 기여할 수 있음을 보여준 대표적 사례로 향후 실제 임상 현장에서의 적용 가능성과 함께 헬스케어 앱 등 환자용 디지털 서비스로의 확장도 기대되고 있다.

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