환자 사망률에 영향 주는 '수술 중 저혈압', AI로 90% 정확도 예측

서울아산병원-국립암센터 연구팀 개발
환자 1만명 동맥혈압 데이터 학습
수술 중 저혈압 예측해 미리 대처 가능

수술 중 저혈압은 전신마취 환자에게 흔히 발생할 수 있지만, 수술 후 합병증 발생과 사망률에 영향을 미친다. 이를 예방하려면 마취통증의학과 전문의가 수술 중인 환자의 동맥혈압 변화를 관찰해 저혈압 위험을 파악하고, 저혈압 상태를 최소화하는 것이 중요하다. 무엇보다 저혈압 발생 확률을 사전에 알 수 있다면 의료진이 미리 대처할 수 있고 수술 안전성과 환자 예후까지 획기적으로 끌어올릴 수 있다.

최근 국내 연구진이 이러한 저혈압 발생 확률을 조기에 예측하는 인공지능(AI) 개발에 성공해 주목받고 있다. 서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·박용석 교수, 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수 연구팀은 수술 환자 1만여명의 동맥혈압 데이터를 학습시킨 인공지능 모델 개발에 성공했다. 이 모델은 수술 중 저혈압이 발생할 수 있는 환자를 약 91%의 정확도로 예측해냈다.

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·박용석 교수, 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수(왼쪽부터).

수술 중 저혈압은 환자의 평균 동맥혈압이 최소 1분 동안 65㎜Hg 미만으로 유지되는 상황으로, 출혈이나 약물 부작용 등으로 인해 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. 하지만 그간 인공지능 연구에도 예측 과정에 대한 해석이 부족한 한계가 있었다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 2018~2021년 서울아산병원에서 수술받은 환자 1만454명의 동맥혈압 데이터를 인공지능 모델에 학습시켜 혈관 내부에 흐르는 혈액의 양을 나타내는 동맥혈압 추세를 추출했다. 이후 생성된 저혈압 발생 위험도별 대표적인 동맥혈압 추세와 유사도를 비교해 10분 뒤 시점의 저혈압 발생 확률을 예측했다. 검증은 환자 데이터를 통한 내부 타당성 검증, 오픈소스 데이터넷에 등록된 환자 자료로 진행한 외부 타당성 검증으로 진행했다. 그 결과, 예측 정확도는 내부 검증 약 91%, 외부 검증 약 90%로 나타났다.

인공지능 모델로 예측한 저혈압 발생 확률과 해석 자료.[사진제공=서울아산병원]

또 서울아산병원 마취통증의학과 전문의 17명을 대상으로 인공지능 모델의 적용 가능성을 평가한 결과에서도 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.

김성훈 교수는 "이번 연구는 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 지속적으로 해나가겠다"고 말했다. 김준태 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 설명했다.

이번 연구는 인공지능 분야 저명 학술지 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(IF=14.255)'에 최근 게재됐다.

이관주 기자 leekj5@asiae.co.kr