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알고리즘, 흑인 환자의 신장 이식 수술 막는다
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알고리즘, 흑인 환자의 신장 이식 수술 막는다
신장 질환의 중증도를 계산하는 공식도 인종에 따라 측정 값이 변경된다. 이러한 관행은 환자의 인종에 따른 건강 격차를 악화시킬 수 있다.
By TOM SIMONITE, WIRED US

미국에서는 흑인들이 백인보다 만성 질환을 앓는 경우가 더 많으며, 상대적으로 보건 복지 혜택 수준이 더 낮은 편이다. 인종적으로 왜곡된 계산 때문에 이러한 문제가 더 심각해질 수도 있다.

의사들은 종종 특정 수술 절차 시행 여부를 두고 검사 결과나 체중 위험 등을 해석한 알고리즘을 기반으로 환자의 생명을 바꿀 수 있는 결정을 내린다. 이러한 공식에 환자의 인종까지 포함됐다. 피부색이 치료 접근성에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

보스턴 지역 환자들을 대상으로 실시한 연구는 알고리즘이 환자의 치료에 피해를 줄 수 있다는 사실을 최초로 밝혀낸 여러 연구 중 하나이다. 해당 연구에서는 널리 사용되지만 논란의 여지가 있는 신장 기능 계산 알고리즘이 치료에 미치는 영향을 연구했다. 이 과정에 사용된 알고리즘은 흑인 환자들의 건강 점수를 더 높게 평가하도록 설계됐다.

연구 과정에서 매스제너럴브리검(Mass General Brigham)의 보건 시스템에 저장된 만성 신장 질환을 앓고 있는 환자 5만 7,000명의 건강 기록을 분석했다. 해당 시스템에는 하버드 의과대학 산하 병원인 매사추세츠 제너럴(Massachusetts General)과 브리검앤위민즈 병원(Brigham And Women's Hospital)의 데이터가 포함됐다. 환자들의 건강 기록 분석 후, 흑인 환자에게도 백인 환자와 동일한 공식을 적용했을 경우, 전체 흑인 환자 중 1/3인 700여 명이 기존 기록보다 건강 상태가 더 심각하다는 결과가 나왔을 것으로 확인됐다.

이는 신장 전문의에게 의뢰하거나 신장 이식 의뢰와 같은 결정을 내리는 데 영향을 미칠 수 있다. 환자의 신장 기능을 재측정한 결과, 환자 64명이 신장 이식 수술 대기자 명단에 포함되어야 한다는 사실이 확인됐다. 그러나 실제로 신장 이식 의뢰 언급 혹은 평가된 환자는 단 한 명도 없었다. 이는 의사들이 환자의 인종에 따른 알고리즘의 권고 내용에 대해 의문을 제기한 바가 없음을 시사한다.
 
[사진=Freepik]
[사진=Freepik]

연구에 참여한 하버드 의과대학 부교수 겸 브리검앤드위민의 신장 전문의 마리카 멘두(Mallika Mendu)는 결과가 매우 충격적이라고 밝혔다. 그는 담당 환자들에게 인종 차별적인 알고리즘 계산을 사용하지 않기로 결심했다. 이어, "이미 의료 혜택과 환자들의 건강 상태 관리에 대한 접근의 격차가 크다는 사실을 알고 있다. 알고리즘으로 환자를 진료하는 것은 도움이 되지 않는다"라고 말한다.

흑인 환자 64명이 신장 이식 수술 대기자 명단에 포함되어야 한다는 사실이 확인됐다. 그러나 실제로 신장 이식 의뢰 언급 혹은 평가된 환자는 단 한 명도 없었다.

이번 연구는 수학적 도구가 건강 불평등 문제를 더욱 악화시킨다는 여러 징후 중 가장 최근 발견된 사례이다. 2019년, 여러 보건 시스템에 적용된 소프트웨어가 체계적으로 흑인 환자보다 백인 환자에게 만성 질환 특별 진료 접근 권한을 우선적으로 부여한 사례가 발견됐다. 소프트웨어에는 환자의 인종이 명시적으로 고려되지는 않았지만, 빈곤과 같은 요소들을 기반으로 한 보건 혜택 접근 형태를 복제했다.

반면, 신장 알고리즘은 환자의 인종을 명백하게 고려한 임상 결정 알고리즘이다. 최근 리뷰에는 암 질환, 폐 질환 치료를 포함한 영역에서 이와 같은 툴이 10개 이상 나열됐다. 올해 8월, 은퇴한 흑인 NFL 선수들이 NFL을 제소했다. 뇌 손상에 대한 보상을 결정하기 위해 백인들의 인지 기능이 더 높다고 가정한 알고리즘을 사용했다는 이유 때문이다.

NFL 출신 선수들의 집단 소송 사건은 연방 국회의원들을 비롯한 많은 이들의 관심을 받았다. 매사추세츠주의 민주당 하원 소속 의원 겸 하원 조세무역위원회장인 리차드 닐(Richard Neal) 의원은 신장 질환 알고리즘 연구를 통해 모든 의학 알고리즘에 인종적 요인을 사용하는 것을 재고해야 할 필요성이 부각됐다고 주장한다. 그는 "많은 임상 알고리즘이 유색인종 환자들의 진단을 미루거나 부정확한 진단을 하게 될 가능성이 있다. 이 때문에 결국 건강 관리의 질이 더 낮아지고, 건강 상태가 악화될 수 있다"라고 말한다.

닐 의원은 의료계와 미 보건복지부 산하 기관인 CMS에 임상 알고리즘의 인종적 요인 계산이 환자에게 미치는 영향을 조사하도록 요청했다. 지난 달에는 매사추세츠주 민주당 상원 의원인 엘리자베스 워렌(Elizabeth Warren) 의원을 비롯한 여러 의원들이 보건복지부에 인종 기반 의료 알고리즘을 조사할 것을 요청했다.

새로 진행된 연구에서는 CKD-EPI라는 새로운 표준 계산법을 검증했다. 이는 노폐물 크레아틴 수치에 대한 혈액 검사를 상피세포 성장인자 수용체(eGFR)라는 신장 기능 측정 값으로 전환하는 데 사용되는 계산법이다. 수치가 낮을수록 신장 기능이 심각하다는 것을 의미한다. 측정 결과는 환자의 질병 중증도를 분류하고, 어떠한 치료가 필요한지 안내하는 데 사용된다. 환자의 나이와 성별이 동일하게 고려된다. 이 과정에서 흑인 환자들의 점수가 15.9% 추가된다.

“이미 의료 혜택과 환자들의 건강 상태 관리에 대한 접근의 격차가 크다는 사실을 알고 있다. 알고리즘으로 환자를 진료하는 것은 도움이 되지 않는다.”
하버드 의과대학 부교수 마리카 멘두

이러한 설계 방식은 신장 치료 과정에서 차별을 불러일으키는 것을 우려하는 학계와 의료계 관계자들 사이에서 강력한 비판을 받고 있다. 2009년에 해당 알고리즘의 공식을 만든 연구원들은 '인종 수정'이라는 요인을 추가해, 소수인 흑인 환자들과 다른 인종 환자들 간의 통계 상의 차이를 줄이고자 했다. 그러나 새로 실시된 보스턴 연구에 참여한 펜실베니아대학교 부교수 느와마카 에니야(Nwamaka Eneanya)의 설명에 따르면, 해당 프로젝트와 후속 연구에서 흑인 환자들의 크레아틴과 신장 기능 간 상관 관계가 다른 이유를 설명하지 못했다. 당뇨 등 크레아틴 수치에 영향을 미치는 것으로 입증된 요인의 역할도 마찬가지로 밝혀지지 않았다. 에니야는 인종은 사회적 범주이지 신체적 범주가 아니라고 지적하며, 알고리즘으로 혈액 검사를 하는 것은 말도 안되는 일이라고 주장한다.

에니야는 이미 표준 eGFR 공식이 사라져야 한다고 확신했으나 인종을 기반으로 한 절차가 치료에 미치는 영향은 문제의 시급성을 부각한다고 설명한다. 그는 "이미 소외된 집단에 대한 치료 접근성 저하는 심각한 결과를 불러일으킬 수 있다"고 말한다.

새로 게재된 연구 논문의 초판 덕분에 매스제너럴브리검 지도자들이 올해 6월, 인종 기반 eGFR 공식을 폐지했다. 워싱턴대학교와 밴더빌트를 포함한 미국의 다른 주요 병원들도 올해 인종 기반 eGFR 공식을 폐지했다. 단백질 시스타틴 C(protein cystatin C)등 다른 혈액 검사를 이용한 eGFR 계산법을 지지하는 목소리가 커지고 있다.

이러한 변화에도 불구하고 신장 검사 및 치료를 위한 요인에서 인종을 배제하기 위한 운동은 아직 갈 길이 멀다. 의료계가 지침을 변경하지 않는 한, 여러 연구 기관들과 의료진들이 기존의 eGFR 계산 알고리즘 사용을 중단할 기미를 보이지 않는다. 미국의 주요 신장 치료 기관 두 곳은 인종 기반 알고리즘 문제를 처리할 전담팀을 구성했다. 1,300명 이상이 해당 기관들에 신장 검사 및 치료에서 인종적 요인을 평가하지 않기 위해 행동을 할 것을 촉구하는 청원에 서명했다.

청원 공동 작성자이자 캘리포니아대학교 샌프란시스코 캠퍼스 부교수인 바네사 그럽스(Vanessa Grubbs)는 공식 변경은 의료 공식에 인종적 요인을 포함시켜 발생하는 피해를 없애기 위해 필요한 작업 중 일부라고 말한다. 또한, 그는 의료 기관들이 eGFR 계산법을 바꾼 뒤에는 흑인 환자들의 치료 계획과 의사들을 훈련하는 방법, 인종에 대한 생각 등을 검토해야 한다고 전한다.

또, 그는 인종 기반 공식은 의사들이 모든 환자들을 인종에 따라 분류하도록 하며, 실제 의료 상의 필요성에 대한 관심이 분산된다고 말한다. 그는 "인종 기반 알고리즘은 흑인 환자들에게만 영향을 미치는 것이 아니다. 인종을 떠나 모든 이들에게 부정적인 영향을 미친다”라고 주장한다.

<기사원문>
How an Algorithm Blocked Kidney Transplants to Black Patients
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