혈액투석의 흔한 부작용인 저혈압 발생을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

서울대병원 신장내과 한승석 교수팀과 서울대 융합과학기술대학원 곽노준 교수팀이 인공지능 기술을 활용한 혈액투석 중 저혈압 발생 예측 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.

혈액투석 중 저혈압 발생은 혈액투석 환자 5명 중 1명이 겪는 것으로 알려진 부작용으로, 구역, 구토, 경련 호소는 물론 심한 경우 심장 허혈 등 다른 문제로 이어질 수 있다. 하지만 투석 중에 혈압이 수시로 변하고, 저혈압을 유발할 수 있는 원인이 다양해 기존에는 저혈압 발생을 예측하는 것이 매우 어려웠다.

연구팀은 서울대병원 환자 9,292명에게 시행한 혈액투석 261,647건을 활용해 혈액투석 중 어느 시간대라도 1시간 이내 저혈압 발생을 예측하는 ‘실시간 예측모델’을 개발했다.

환자의 성별과 나이 등 기본적인 정보부터 투석 전 수축기·확장기 혈압, 혈관접근로, 항응고제 등 혈액 투석 환자의 다양한 데이터를 수집한 결과, 전체 26만 건 중 약 27,971건에서 혈액투석 중 저혈압이 관찰됐다. 이에 연구팀은 전체 데이터를 무작위로 나누어 AI 모델을 개발하고, 검증, 테스트 작업을 진행했다. 그 결과, 대규모 혈액 투석 데이터를 학습한 AI 모델은 투석 중 실시간으로 저혈압 발생 위험을 정확히 예측했다. 예측능력은 수치가 1에 가까울수록 우수한데, 해당 모델은 0.94의 우수한 예측능력을 보였다.

서울대병원은 이번 연구를 의료분야에 인공지능을 성공적으로 접목한 사례라고 평가하며, 예측 성능에 가장 큰 영향을 미친 요인으로 실시간 변화하는 대규모의 혈압 데이터와 인공지능을 손꼽았다.

이번 연구는 ‘미국 임상신장학회 학술지(Clinical Journal of American Society of Nephrology)’ 최근호에 게재되었다.

실제 ‘환자 맞춤 혈액 투석 프로세스’를 도입해 환자의 혈액투석 중 저혈압 위험을 관리하는 서울대병원 신장내과 한승석 교수는 “혈액투석 환자의 5년 사망률은 40%에 육박할 정도로 높으며, 혈액투석 중 저혈압은 사망 위험도와 가장 관련이 깊다”며 “혈액투석 중 저혈압을 정확하게 예측하고 예방하는 것은 환자의 생존율 개선과 삶의 질 향상을 위한 첫걸음이다”라고 연구의 의의를 밝혔다.