AI로 수술 결과 예측! 국내 연구팀, ‘폐쇄성 수면무호흡 수술’ 성공 예측 알고리즘 개발

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.