국내 연구팀, 수술 중 저혈압 위험 예측하는 AI 모델 개발

수술 중 저혈압 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구팀에 의해 개발됐다.

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·박용석 교수, 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀이 수술 환자 1만여 명의 동맥혈압 데이터를 학습시킨 인공지능 모델을 개발한 결과, 수술 중 저혈압이 발생할 수 있는 환자를 약 91% 정확도로 예측해 냈다고 최근 밝혔다.

수술 중 저혈압은 환자의 평균 동맥혈압이 최소 1분 동안 65mmHg 미만으로 유지되는 상황으로 전신마취 중인 환자에게 출혈이나 약물 부작용 등으로 흔히 발생할 수 있다. 수술 중 저혈압이 발생할 경우 급성 신장 손상, 심근경색증 등 합병증 발생과 사망률에 영향을 미칠 수 있어 저혈압 상태를 최소화하는 것이 매우 중요하다.

연구팀은 2018년부터 2021년까지 서울아산병원에서 수술받은 환자 10,454명의 동맥혈압 데이터를 인공지능 모델에 학습시켜 혈관 내부에 흐르는 혈액의 양을 나타내는 동맥혈압 추세를 추출하고, 대규모 환자 데이터를 바탕으로 생성된 저혈압 발생 위험도별 대표적인 동맥혈압 추세와 유사도를 비교해 10분 뒤 시점의 저혈압 발생 확률을 예측했다.

그 결과, 서울아산병원에서 수술받은 환자 10,454명의 동맥혈압 데이터를 통한 내부 타당성 검증에서는 약 91%의 예측 정확도를, 오픈소스 데이터넷에 등록된 환자 3,278명의 자료로 진행한 외부 타당성 검증에서는 약 90%의 예측 정확도를 나타내 AI 모델의 일반화 가능성을 입증했다.

또한 서울아산병원 마취통증의학과 전문의 17명을 대상으로 인공지능 모델의 적용 가능성을 평가한 결과, 인공지능 모델 해석에 널리 사용되는 섀플리 판단 기법(SHAP)보다 ▲임상적 정확성 ▲임상적 유용성 ▲수술 중 의사 결정 의향 항목에서 각각 24%, 41%, 26% 더 높은 점수를 받았다.

이번 연구 결과는 인공지능 분야 저명 학술지 ‘IEEE 트랜잭션스 온 뉴럴 네트워크 앤드 러닝 시스템(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 피인용지수 14.255)’에 최근 게재됐다.

김성훈 서울아산병원 마취통증의학과 교수는 “이번 연구 결과는 의료진에게 저혈압 발생 확률뿐만 아니라 판단 근거를 실시간으로 제공해 미충족 의료 수요를 해결할 수 있다는 점에서 의미가 있다”며 “추후 인공지능 모델이 환자의 예후 향상 측면에서 도움이 되는지 밝혀내기 위한 연구를 지속해서 해나가겠다”고 말했다.

김준태 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 교수는 “이번 연구 결과는 단순 예측 성능 향상에 초점을 맞춘 것이 아닌 실제 수술실에서 근무하는 마취통증의학과 전문의 대상 평가가 이뤄진 최초의 연구라는 점에 의의가 있다”고 말했다.