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폐색전증(PE) 위험 계층화를 위해 의료 기록과 CTPA 이미지 데이터를 활용한 다양한 모델 성능을 벤치마킹한 연구입니다. 연구 결과, 혈관 그래프를 활용한 GNN 모델보다 의료 기록과 심장 바이오마커를 포함한 정형 데이터 모델의 성능이 더 우수함을 확인했습니다.
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원문 바로가기폐색전증 (PE) 위험 계층화 (Risk stratification)는 임상적 의사결정에 있어 매우 중요합니다. 계층화 가이드라인은 환자의 의료 기록, 컴퓨터 단층 혈관 조영술 (CTPA)에서 측정된 파라미터, 그리고 혈액 검사를 기반으로 합니다. 그러나 일상적인 진료 환경에서는 혈액 검사 결과가 누락되는 경우가 많습니다. 본 연구는 최첨단 모델들이 의료 기록과 CTPA 이미지에서 추출된 바이오마커 (biomarkers)만으로 위험 계층화를 정확하게 분류할 수 있는지 연구합니다. 우리는 의료 기록 및 심장 바이오마커를 풍부한 폐 혈관 정보와 결합하는 다양한 접근 방식을 벤치마킹합니다. 구체적으로, 정형 데이터 모델 (tabular models)에 혈관 바이오마커를 추가하고, 혈관 트리의 고유한 그래프 표현 (graph representation)에 그래프 신경망 (GNNs)을 적용합니다. 우리는 PE 위험 계층화를 위해 독보적으로 완전한 데이터를 보유한 비공개 데이터셋 (n=353)을 사용합니다. 연구 결과, 전역적 특징 (global features) 중에서 의료 기록과 심장 바이오마커가 가장 유의미한 예측 인자였으며, 혈관 바이오마커는 계층화 성능을 추가로 향상시키지 못함을 보여줍니다. 더욱 놀라운 점은, 혈관 그래프를 사용한 GNN조차 전역적 특징에 기반한 강력한 정형 데이터 베이스라인 (tabular baseline)의 성능을 능가하지 못했다는 것입니다. 우리는 이러한 최적화되지 않은 성능을 설명할 수 있는 모델 및 데이터 측면의 가설들을 검토합니다. 우리의 조사 결과는 직관과는 반대로, 혈관 그래프가 PE 위험 계층화를 위한 변별력 있는 정보를 담고 있지 않을 수도 있음을 시사합니다. 코드는 https://github.com/creatis-myriad/GENESIS 에서 확인할 수 있습니다.