IgA 신장염은 흔하고 위중한 질환이다. 젊은 연령에 이환되어 만성콩팥병에 의한 다양한 morbidity에 노출되며 진단 후 10년 이내에 20-30%의 환자가 사회 경제적으로 중요한 나이인 50대 중반에 신대체요법이 필요한 말기신부전 상태에 이르게 되어 개인적, 사회 경제적 부담이 막중한 질환이다. 그럼에도 불구하고 임상양상이 다양하고, 병인이 정확히 밝혀지지 않아 병태생리에 근거한 치료 방침이 부재한 상태이다. 최근 KDIGO guideline에서는 IgA 신장염 환자의 진단 당시 임상 소견 및 OXFORD classification을 기반으로 구축된 예후 예측 모델 (New International Risk Prediction Model)에 준하여 환자를 분류하도록 권고하고 있으나 1) 국내 환자에서 평가가 되어 있지 않은 점, 2) 치료 방침의 결정에 이용되기 어려운 점, 3) 진단 당시의 지표만을 사용하였다는 점에서 한계를 보인다.  따라서 본 연구에서는 국내에 기존에 구축된 대규모 IgA 신장염 전향적 및 후향적 코호트와 Digital pathology 분석 기술을 이용하여 IgA 신장염 환자의 포괄적 임상소견–디지털 병리 소견을 통합한 예후 예측 모델을 인공지능을 이용한 분석 기법으로 개발하고자 하였다. 본 연구를 통해 국내 신장내과-병리과-융합의학과 공동연구의 근간을 마련하고 혁신적 기술 도입을 통해 신장 질환 연구의 새로운 접근 방법을 시도할 수 있을 것으로 생각된다.또한 인공지능을 통한 임상적, 병리학적 새로운 insight를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.