고령 환자의 수술 후 주요 합병증인 심뇌혈관질환의 위험을 인공지능(AI)으로 예측하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

분당서울대병원 순환기내과 서정원 교수 연구팀(권주성 교수, 안형범 전임의, 디지털헬스케어연구사업부 유수영 교수)은 심장 수술을 제외한 수술 환자의 전자의무기록(EMR)을 분석해, 수술 후 30일 이내 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관계 합병증 발생 위험을 예측하는 머신러닝 기반 알고리즘을 개발했다고 29일 밝혔다.

고령 환자는 고혈압, 당뇨병, 심장질환 등 만성질환을 동반하는 경우가 많아, 수술 과정 중 전신마취, 출혈, 염증 반응 등으로 심뇌혈관계에 큰 부담을 받게 된다. 이에 따라 심뇌혈관질환은 고령 환자의 수술 후 주요 합병증 중 하나로 꼽힌다.

현재 의료 현장에서는 수술 전 환자의 심혈관 위험도를 평가하기 위해 ‘수정 심장 위험 지수(RCRI, Revised Cardiac Risk Index)’를 사용하고 있다. 그러나 RCRI는 나이, 심장질환 병력, 수술 유형 등 제한된 정보만을 고려해 정확도에 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 환자의 혈액검사 결과, 복용 약물, 기저질환, 수술 유형 등 다양한 정보를 전자의무기록에서 추출해 AI로 분석하는 새로운 예측 모델을 개발했다. 연구에는 분당서울대병원 환자 약 4만6000명의 데이터가 사용됐으며, 서울아산병원 코호트를 통한 외부 검증도 병행됐다.

검증 결과, 개발된 AI 모델의 예측 정확도(AUROC)는 0.897로 기존 RCRI(0.704)보다 월등히 높았다. 또한, 별도의 정밀검사 없이도 현장에서 간편하게 수술 후 심뇌혈관질환 위험을 예측할 수 있다는 점에서 의료 현장 적용 가능성이 높게 평가됐다.

이번 연구 결과는 디지털 헬스케어 분야 국제 학술지 Journal of Medical Internet Research에 최근 게재됐다.

서정원 교수는 “고령 환자는 같은 연령대라도 건강 상태 차이가 크기 때문에, 수술 후 합병증 위험을 정확히 예측할 수 있다면 환자 안전에 큰 도움이 될 것”이라며 “병원 시스템과 연계해 의료진이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 형태로 모델을 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.