수술 전 촬영한 심전도를 인공지능(AI)으로 분석해 비심장수술 후 30일 이내 사망 위험이 높은 환자를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 연구팀은 기존 수술 전 위험평가법보다 높은 예측력을 확인했으며, 수술 전 추가 심장 정밀검사가 필요한 환자를 선별하는 데 활용할 가능성도 함께 평가했다.

분당서울대병원 순환기내과 최홍미 교수·김예린 전공의·조영진 교수, 마취통증의학과 송인애 교수 연구팀은 2020년부터 2021년까지 비심장수술 환자 4만1218명의 심전도-수술 자료 4만6135건을 후향적으로 분석한 연구 결과를 국제학술지 European Heart Journal–Digital Health와 Journal of Medical Internet Research(JMIR)에 각각 게재했다.

첫 번째 연구는 수술 후 30일 이내 사망을 1차 평가지표(primary endpoint)로 설정하고 AI 심전도에서 산출한 'AI 중증도 점수(QCG-Critical Score)'의 위험 예측 성능을 평가했다.

분석 결과 AI 위험 점수가 10점 미만인 환자의 수술 후 30일 사망률은 0.1%였지만, 40점을 초과한 환자는 11.7%로 나타났다. 수술 후 30일 사망 예측력(AUROC)은 0.909로, 유럽심장학회(ESC) 수술 전 위험평가 모델(0.728)과 수정 심장위험지수(RCRI·0.725)보다 높았고, 미국마취과학회 신체상태분류(ASA·0.886)와는 통계적으로 유의한 차이가 없는 비슷한 수준의 예측력을 보였다.

연구팀은 AI가 심전도에 담긴 다양한 전기생리학적 정보를 종합적으로 분석해 기존 위험평가법에서 반영하기 어려운 심장 이상 신호를 추가로 포착했을 가능성이 있다고 설명했다.

연구팀은 이어 두 번째 연구에서 AI 심전도를 활용해 수술 전 심장초음파나 관상동맥 CT 등 추가 심장 정밀검사가 필요한 환자를 선별할 수 있는지도 평가했다. AI 기반 위험도 분류를 적용했을 경우 저위험군에서는 불필요한 정밀검사를 줄이고, 고위험군에는 검사를 집중하는 전략의 가능성을 확인했다.

다만 이 연구는 AI를 실제 임상 의사결정에 적용한 결과가 아니라, AI 위험도에 따라 검사를 시행했다고 가정한 시뮬레이션 분석이다. 연구진은 관찰된 연관성을 인과관계로 해석할 수 없으며, 실제 임상에서 효과를 확인하기 위한 추가 연구가 필요하다고 밝혔다.

조영진 교수는 “인공지능 기반 심전도 분석 기술은 이미 응급 현장에서는 정밀검사 전 선별도구로 활발하게 활용되고 있다”며 “빠르고 간편하고 비용이 저렴하기 때문인데, 일반적인 수술 과정에서도 검사 부담을 낮추고 고위험군을 선별하는 데 활용할 수 있다”고 말했다.

이번 연구는 단일기관 후향적 분석으로 수행됐으며, 다양한 의료기관을 대상으로 한 추가 검증이 필요하다고 설명했다.

논문에 따르면 공동 저자인 김중희 교수는 이번 연구에 활용된 AI 알고리즘을 개발했으며 의료 AI 기업 ARPI의 창업자 겸 최고경영자(CEO)다. 조영진 교수는 ARPI에서 연구책임자로 활동하고 있다고 이해상충 항목을 통해 공개했다.