B형 간염은 생명이다

호주국립대학교 연구원

부교수

Brett A. Lidbury는 영연방 보건부(Commonwealth Department of Health)의 QUPP(Quality Use of Pathology Program)로부터 자금을 지원받습니다. 그는 RCPA(왕립호주병리학회) 과학부 펠로우십을 보유하고 있으며 RCPA 품질 보증 프로그램(RCPAQAP)과 협력하고 있습니다.

Busayo I. Ajuwon은 이 기사의 혜택을 받을 수 있는 회사 또는 조직에서 일하거나 컨설팅하거나 주식을 소유하거나 자금을 지원받지 않으며 학술 임명 외에는 관련 관계를 공개하지 않았습니다.

Australian National University는 The Conversation AU의 회원으로서 자금을 제공합니다.

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B형 간염 바이러스(HBV)로 인해 잠재적으로 생명을 위협할 수 있는 간 감염인 B형 간염을 앓고 있는 사람은 전 세계적으로 2억 9,600만 명 이상입니다. 대부분은 자신이 감염된 사실을 모르기 때문에 치료를 받지 않습니다. 임상 치료는 환자의 결과를 개선하고 환자가 다른 사람을 감염시키는 것을 예방할 수 있습니다.

따라서 HBV 감염 환자의 조기 발견은 환자의 예후를 개선하고 집단 내 전파를 막을 수 있습니다.

HBV에 대해 권장되는 검사는 효소면역검사입니다. 이는 B형 간염 표면 항원(사람의 신체에 바이러스가 존재한다는 표시를 나타내는 물질)을 검출합니다.

그러나 이러한 화학 테스트는 비용이 매우 많이 들고 전용 시설이 필요합니다. 일반적으로 실험실이 적고 고립된 저자원 환경에 있는 사람들의 손이 닿지 않는 곳에 있습니다. 이러한 환경의 임상의는 간이 심각하게 손상될 때까지 수십 년 동안 뚜렷한 증상을 나타내지 않을 수 있는 침묵의 살인자에 대해 제한된 자원을 사용하여 작업합니다.

이와 같은 공중 보건 문제에 대한 솔루션의 일부는 기계 학습에 있을 수 있습니다. 이는 많은 양의 정보를 이해하고 자체적인 "지식"을 기반으로 구축하는 컴퓨터의 능력을 의미합니다.

우리는 기계 학습과 전염병을 연구하는 호주 국립 대학교의 연구원 그룹 중 하나입니다. 우리의 이전 연구에서는 나이지리아의 HBV 유병률이 높은 것으로 나타났습니다(9.5%, 8% 이상이면 높은 것으로 간주됨). 그리고 감염 수준은 지정학적 지역에 따라 크게 달랐습니다.

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저렴한 테스트에 대한 접근은 국가에서 문제였습니다. 그래서 우리는 임상의가 B형 간염 감염을 조기에 발견하는 데 도움이 되는 도구를 개발했습니다.

나이지리아 환자 데이터를 사용하여 우리는 환자 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 환자의 HBV 감염 상태에 대한 경고 및 감지를 제공하기 위한 지능적인 결정을 내리는 알고리즘을 개발했습니다. 목표는 임상적 의사결정을 강화하고 환자 결과를 개선하는 것입니다. 조기 치료를 활성화하면 수백만 명의 사람들에게 더 나은 삶의 질을 제공하고 HBV 확산을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 도구를 구축하기 위해 우리는 나이지리아 의학 연구소의 동료들과 긴밀히 협력했습니다. 그들은 윤리적으로 승인된 방식으로 916명의 익명 환자의 데이터에 대한 액세스를 제공했습니다. 이 연구소는 나이지리아 최고의 의학 연구 기관이며 B형 간염 전용 진료소를 운영하고 있습니다.

B형 간염 검사 결과와 함께 적혈구, 백혈구, 염분, 효소 및 기타 혈액 화학 물질을 측정하는 일반적인 혈액 검사 결과를 사용했습니다. 측정 간 미묘한 상호 작용이 있는 경우 정기적인 혈액 검사가 조기 진단을 촉진하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 발견될 수 있습니다. 상호 작용 패턴은 질병의 신호일 수 있습니다. 하지만 놓치기 쉽습니다.

우리는 데이터를 사용하여 환자의 HBV 감염 상태를 예측하는 병리학 지표를 식별하는 알고리즘을 교육했습니다. 기계 학습이 매우 강력한 이유 중 하나는 식별할 기능을 컴퓨터에 알려줄 사람이 필요하지 않기 때문입니다. 우리의 알고리즘은 데이터를 조사하여 HBV 감염 환자에게 공통적인 패턴을 찾은 다음 이전에 본 적이 없는 사람들의 패턴과 일치시킵니다.