서울성모병원 혈액병원 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 다발골수종 환자의 임상시험 적격성을 자동으로 검토하는 소프트웨어를 개발했다고 2일 밝혔다.

기존 임상연구 코디네이터(CRC)가 2주에 걸쳐 수기 작업으로 수행하던 적격성 검토 과정을 수십 초로 단축한 것이 핵심이다. 연구팀은 해당 소프트웨어에 대해 특허를 출원하고 프로그램 저작권 등록을 완료했다.

이 소프트웨어는 혈액내과 박성수 교수 주도로 의료진만 참여해 개발됐다. 외부 예산이나 타 부서 지원 없이 2026년 4월 개발에 착수해 약 2개월 만에 실제 업무에 적용 가능한 수준으로 완성됐다. 현재 다발골수종센터에 도입돼 임상시험 대상자 선별에 활용되고 있다.

다발골수종은 골수의 형질세포가 악성으로 증식하는 난치성 혈액암으로 국내에서 연간 약 2000명 이상이 신규 진단받고 있다. 재발과 불응이 반복되는 특성상 신약 개발과 임상시험이 활발히 진행되며 환자에게 임상시험 참여가 중요한 치료 기회가 된다. 그러나 기존에는 코디네이터가 환자별 전자의무기록을 일일이 확인해 등록·배제 기준과 대조해야 해 검토에만 통상 2주가 소요됐다. 또한 최근 임상시험은 치료 이력과 실시간 검사 조건을 동시에 요구하며 환자군(코호트)별 기준이 달라 수기 판단 시 오류나 누락이 발생하기 쉬운 구조적 문제가 있었다.

연구팀에 따르면, 이번에 개발된 소프트웨어는 세 단계로 자동화 과정을 수행한다. 먼저 병원 내 전자의무기록을 정리해 환자별 데이터베이스(레지스트리)를 구축한다. 처방 기록을 약제 단위로 분류해 치료 횟수, 반응하지 않은 약제군, 조혈모세포이식 이력 등을 자동으로 정리한다. 다음으로 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 임상시험 문서의 참여·제외 기준을 컴퓨터가 비교할 수 있는 형태의 표로 변환한다. 하나의 임상시험 내 여러 환자군 기준을 자동으로 구분해 환자가 해당 군에 속하는지 판정한다.

마지막으로 환자의 최신 검사 결과를 임상시험 요구 수치와 대조한다. 종양 수치, 신장·간 기능, 혈액 수치, 감염 여부 등을 확인하고 프로테아좀억제제·면역조절제·항CD38 항체 등 다발골수종 특화 판단 규칙을 적용해 이중·삼중 불응 여부를 자동으로 계산한다. 검사 결과가 없는 환자는 '참여 불가'가 아닌 '보류'로 분류해 데이터 부재만으로 환자가 제외되는 것을 방지한다. 사망한 환자는 자동 제외되며 날짜 입력 오류 등에 대한 안전장치도 마련됐다.

선별 결과는 참여 가능·보류·참여 불가로 분류되며 환자별 기준 충족 여부와 근거가 함께 제시된다. 결과는 요약문과 엑셀 파일로 생성돼 스크리닝 통과 환자 명단 공유가 표준화된 형식으로 가능해졌다. 실제 운영 결과 수천 명 규모의 환자 데이터베이스 전체를 수십 초, 환자 1명을 몇 초 만에 판정했다. 연구팀은 핵심 로직에 대해 800건 이상의 검증 테스트를 진행했으며 임상적 정확도 검증 연구를 별도로 수행하고 있다.

다발골수종센터는 개발 후 18개 임상시험 기준을 등록해 운영해 왔다. 새로운 임상시험 문서를 입력하면 대상 목록에 즉시 추가되는 구조로 의료진 편의와 오류 감소, 시간 절감 효과가 있다고 설명했다. 민창기 교수(혈액내과)는 "다발골수종은 신약 도입이 빠른 혈액암이지만 기회 연결은 여전히 사람의 시간과 노동에 의존해 왔다"며 "오랜 기간 축적된 환자 레지스트리 자산이 있었기에 이번 소프트웨어 개발이 가능했다"고 말했다.

박성수 다발골수종센터장은 "AI가 1차 후보군을 즉시 추려주면 연구 인력이 환자 상담과 등록 절차에 집중할 수 있어 더 많은 환자에게 신약 치료 기회가 돌아갈 수 있다"고 밝혔다. 이어 "앞으로 임상 현장에서의 판정 정확도를 검증하는 연구에 집중할 계획이며 궁극적 목표는 선별 속도가 아닌 참여 가능한 환자가 빠짐없이 기회를 안내받는 것"이라고 강조했다.