사망률 높은 전신마취 중 ‘저혈압’ 발생, AI로 예측

최근 국내 연구진이 전신마취 수술 중 ‘저혈압’ 상태 발생을 조기에 예측하는 인공지능(AI)을 개발해 주목받고 있다. 저혈압 상태는 흔하게 발생해 수술 수 합병증과 사망률에 큰 영향을 미칠 수 있다.

김성훈·박용석 울산대 의대 마취통증의학과 교수(서울아산병원)와 김준태 국립암센터 암 AI디지털헬스학과 교수 공동연구팀은 수술 환자 1만여명의 동맥혈압 데이터를 학습시킨 AI모델을 개발한 결과, 수술 중 저혈압이 발생할 수 있는 환자를 약 91% 정확도로 예측해냈다고 밝혔다.

사진은 기사의 특정 사실과 관련 없음. 게티이미지뱅크

수술 중 저혈압은 환자의 평균 동맥혈압이 최소 1분 동안 65㎜Ηg 미만으로 유지되는 상태를 뜻한다. 출혈이나 약물 부작용 등으로 인해 발생할 수 있으며, 급성신장손상‧심근경색증 등 합병증 발생과 사망률에 영향을 미칠 수 있어 저혈압 상태를 최소화하는 것이 매우 중요하다.

그동안 수술 중 저혈압을 예측하는 AI가 연구됐지만, 예측 과정에 대한 해석이 부족한 한계가 있었다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 2018~2021년 서울아산병원에서 수술을 받은 환자 1만454명의 동맥혈압 데이터를 AI모델에 학습시켜 혈관 내부에 흐르는 혈액의 양을 나타내는 동맥혈압 추세를 추출했다.

또 연구팀은 AI모델이 대규모 환자 데이터를 바탕으로 생성된 저혈압 발생 위험을 동맥혈압 추세와 유사도를 바탕으로 10분 뒤 시점의 저혈압 위험을 예측하도록 학습시켰다.

이후 연구팀은 서울아산병원에서 수술을 받은 환자의 동맥혈압 데이터를 통한 내부 타당성 검증에 이어 외부기관에서 수술받은 환자 3278명의 자료를 바탕으로 외부 타당성을 검증했다.

그 결과 예측 정확도는 내부검증에서 약 91%, 외부검증에서 약 90%로 나타났다.

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

김성훈 교수는 “의료진에게 저혈압 발생확률뿐만 아니라 과거 동맥혈압 추세를 바탕으로 한 판단 근거를 실시간으로 제공한다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 AI모델이 환자의 예후향상 측면에서 도움이 되는지 밝혀내기 위한 연구를 지속적으로 해나가겠다”고 말했다.

김준태 교수도 “이번 연구결과는 단순 예측성능 향상에 초점을 맞춘 것이 아닌 실제 수술실에서 근무하는 마취통증의학과 전문의의 평가가 이뤄진 최초의 연구”라고 설명했다.