수술 환자 통증 살피는 AI 나왔다

얼굴 부위 중에서도 특히 눈썹과 입술, 코의 표정과 안면 근육의 움직임을 중심으로 통증 여부 식별
인공관절 수술, 심장수술 등 수술을 받은 환자 69명의 14만 여 개 얼굴 이미지 학습

이탈리아의 한 병원의 수술실 모습. 사진은 기사 내용과 관련 없음./EPA 연합뉴스

수술하기 전과 수술하는 동안, 그리고 수술 후 환자의 통증을 미세하게 인식하는 인공지능(AI)이 나왔다. 환자의 통증을 조기에 인식하면 치료 방법이 훨씬 효율적이고, 우울증이나 만성 통증 같은 후유증도 예방할 수 있을 전망이다.

미국 샌디에이고 캘리포니아대(UC샌디에이고) 의대 연구팀은 14일(현지 시각) 미국 샌프란시스코에서 열린 미국마취과학회 2023 연례회의에서 기존 환자의 통증을 주관적으로 평가하는 방법보다 더 정확하고 빠르게 인식하는 AI를 개발했다고 밝혔다. 얼굴 근육의 움직임이나 긴장 상태를 미세하게 파악해 통증이 어디에서 얼마나 심각한지 해석하는 원리다.

현재는 환자가 직접 자신의 통증을 평가하는 방법(VAS)과 의료 전문가가 얼굴 표정을 보고 평가하는 방법(CPOT)이 주로 쓰인다. 둘 다 주관적인 방법이므로 의료진이 통증 부위나 고통의 정도를 정확하게 평가하기가 어렵다. 또한 말하기가 힘들거나 의식을 잃은 환자는 자기 통증을 스스로 설명할 수 없다는 한계가 있다.

연구진은 무릎과 고관절 인공관절 치환술과 심장 수술 등을 받은 환자 69명으로부터 통증 사례 115건과 통증이 없는 사례 159건에 대한 얼굴 이미지 14만 3293개를 얻어 AI에게 학습하게 했다. 각각 얼굴 이미지를 보여주고 통증이 있는지 없는지 알려줘 AI가 이미지 패턴을 보고 통증 여부를 파악하도록 한 것이다. AI는 얼굴 부위 중에서도 특히 눈썹과 입술, 코의 표정과 안면 근육의 움직임을 중심으로 이미지를 식별했다. 그 결과 AI가 CPOT와는 88%, VAS와는 66% 일치하는 것으로 나타났다.

이 AI를 개발한 티모시 하인츠 UC 샌디에이고 의대 연구원은 “VAS는 환자의 현재 감정이 크게 영향을 미치므로 CPOT보다 주관적이고 정확도가 크게 떨어지는 경향이 있다”며 “이 AI는 환자 스스로 식별하기 어려운 미묘한 단서까지도 찾아내 환자의 고통을 인식한다”고 말했다.

연구진은 향후 이 AI 기술력을 검증해 의사가 환자 치료를 개선하는 데 활용할 전망이다. 예를 들어 수술 후 회복실의 벽과 천장에 카메라를 달아 초당 이미지 15개씩 촬영하면 의식이 없는 환자까지도 통증을 비교적 정확하게 평가할 수 있다. 또한 전문가가 일일이 들여다보지 않아도 거의 실시간으로 환자의 통증 변화를 모니터링 할 수 있다. 연구진은 이 AI에 시각적인 분석뿐 아니라 환자의 움직임, 소리 등 통증을 파악할 수 있는 다른 요인도 학습시킬 예정이다.

이 AI가 상용화하면 환자의 통증을 조기에 인식해 훨씬 효율적인 치료 방법을 선택할 수 있고, 입원 기간을 줄일 수 있으며, 불안 장애나 우울증, 만성 통증 같은 후유증도 줄일 수 있을 전망이다.

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