인공지능(AI)을 이용해 수술 성공률을 예측하는 알고리즘이 국내 교수팀에 의해 개발됐다.

서울대병원 김현직·동국대병원 김진엽 교수팀은 머신러닝으로 폐쇄성 수면무호흡 수술 성공을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 14일 밝혔다. 폐쇄성 수면무호흡증은 수면무호흡증의 약 90%를 차지하는 대표적인 수면 질환으로, 심각한 심혈관계 합병증을 유발할 수 있어 양압기 치료나 수술이 필요하다.

연구팀은 2010~2019년 사이에 수면무호흡 수술을 받은 환자 163명이 수술 전후에 시행한 수면다원검사 결과를 토대로 수술 성공률을 분석했다. 이를 수술 전 인공지능 프로그램의 예측과 비교한 결과, 인공지능으로 예측한 성공률은 실제 수술 성공률과 70%를 상회하는 일치도를 보였다.

해당 연구는 연령, 편도선 크기, BMI, 수면 시간 등 결과 예측에 기여하는 다양한 인자를 조합해 서포트벡터머신(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest), 그래디언트 부스팅(gradient boosting) 등 세 가지 인공지능 모델을 적용했는데, 이 중 그래디언트 부스팅 모델의 정확도는 70.8%로 기존 예측 방법보다 월등히 정확도가 높은 것으로 판명됐다. 전통적인 예측모델이나 수술을 시행하는 의사의 주관적 성공률 예측은 정확도가 각각 54.2%, 52.2%였다.

연구팀은 진료실에서 직접 인공지능 분석을 진행하면, 불필요한 치료를 줄이고 성공률 높은 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대했다.

김현직 교수(이비인후과)는 “폐쇄성 수면무호흡 수술의 적절한 환자 선택은 중요하지만 성공 예측이 어려운 과제인데, 인공지능이 정확성을 높일 수 있다”고 연구 의의를 밝혔다. 이어 “인공지능은 스스로 학습을 해서 알고리즘을 발달시킨다. 분석대상이 많아지면 현재의 정확도는 더 높아지고 최적의 치료 방법을 찾는 데 도움이 될 것”이라고 설명했다.

한편, 이번 연구는 네이처의 자매 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 최근호에 발표됐다.