스마트 수술 알림으로 불필요한 유방암 수술 감소시킨 새로운 연구

Seoul피츠버그 대학교와 UPMC 힐먼 암 센터의 연구자들이 전자의무기록에서 외과의사를 위한 새로운 알림 기능을 개발했습니다. 이 알림은 초기 단계의 유방암을 앓고 있는 고령 환자 중 반드시 필요하지 않을 수 있는 감시 림프절 생검(SLNB)을 받지 않아도 될 환자를 식별합니다. 이러한 목적은 불필요한 수술을 피하는 것입니다.

새로운 접근법을 시험한 임상 연구에서 긍정적인 결과가 나타났습니다. JAMA Surgery에 발표된 연구에 따르면, 이 방법을 사용한 후 적격 환자에서의 SLNB 비율이 거의 절반으로 줄어들었습니다. 다음은 간단한 요약입니다:

널지 도입 전에는 SLNB를 받은 적격 환자의 비율이 46.9%였습니다. 12개월 간의 중재 기간 동안에는 SLNB를 받은 적격 환자의 비율이 23.8%로 감소했습니다. 추가적인 6개월의 추적 관찰 기간 동안에는 15.6%의 적격 환자가 SLNB를 받았습니다.

미국 내과학회 Choosing Wisely 권고사항에 따르면, 초기 단계의 에스트로겐 수용체 양성 유방암을 앓고 있는 70세 이상의 환자는 감시 림프절 생검(SLNB)을 받을 필요가 없습니다. 그러나 여전히 많은 환자들이 이 절차를 받고 있습니다. 이러한 불필요한 치료는 팔이나 가슴이 붓는 림프부종과 같은 부작용을 일으킬 수 있습니다.

피츠버그 대학교 의과학자 훈련 프로그램의 학생인 닐 칼레턴은 나이가 많은 환자들이 수술과 마취에서 회복하는 데에 어려움을 겪는다고 말했다. 이 알림은 수술 의사들이 각각의 환자에게 SLNB가 적합한지를 고민하는 데에 도움을 준다.

외과의들은 이 도구가 추가 절차를 필요로 하지 않아 사용하기 편리하며 그들의 일과에 잘 맞는다고 평가했습니다. 프리실라 맥컬리프 박사와 그녀의 팀은 피츠버그 대학, UPMC, 정밀의학 연구소의 전문가들과 함께 이 도구를 개발했습니다.

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조사에 따르면 이 조치는 매우 효과적이었다고 합니다. 참여한 외과 의사들은 이 조치가 적절하고 쉽게 수행할 수 있는 것이라고 평가했습니다. 팀은 Realyze Intelligence의 인공지능 기술을 활용하여 환자 기록을 검토하고 림프부종의 징후를 찾아보았습니다. 이 조치를 실시한 후 이러한 증상을 가진 환자의 비율은 6.2%에서 3.6%로 감소하였습니다.

결과가 중요하지만, 결과가 림프부종 발생률에 어떤 영향을 미치는지 확인하려면 시간이 더 필요합니다. 연구팀은 UPMC 전역과 지역에서 이 넛지 시스템을 사용할 계획입니다. 이를 통해 유방암 환자에게 보다 맞춤화된 치료를 제공하고 불필요한 치료를 예방할 수 있을 것입니다.

연구팀이 JCO Clinical Cancer Informatics에 발표한 연구에 따르면, 55세 이상의 폐경 후 여성도 정기적인 SLNB가 필요하지 않을 수 있습니다.

이 연구는 고령의 유방암 환자들에게 큰 도움이 됩니다. 불필요한 절차를 줄임으로써 환자들의 치료 결과를 개선하고 과잉 치료로 인한 문제를 피할 수 있습니다. Realyze Intelligence의 AI 기술을 활용해 환자들을 임상 시험과 연결하는 것도 인상적이며, 헬스케어 분야에서 기술 솔루션의 가능성을 잘 보여줍니다.

이 연구는 국립보건원과 UPMC의 생물통계 시설 등 여러 기관의 지원을 받았습니다. 이 새로운 방법은 기술이 의료 결정과 환자 관리의 향상에 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줍니다.