AI로 환자 통증 감지해 후유증 줄인다
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환자의 통증을 감지할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이 등장했다.
또, AI 시스템은 인간이 식별할 수 없는 미묘한 단서들을 바탕으로 통증을 감지할 것이라는 점에서 유의한 측정 도구가 될 것으로 보았다.
연구팀은 수술 회복실의 벽과 천장에 카메라를 설치해 초당 15장의 영상을 촬영하는 시스템을 마련하면 환자의 통증 정도를 실시간으로 파악해 상황에 따른 집중적인 치료를 진행할 수 있을 것으로 보았다.
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환자의 통증을 감지할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이 등장했다. 수술 전후와 수술 도중 통증 감지를 하는 역할을 할 것으로 기대된다.
미국 샌디에이고 캘리포니아대 의대 연구팀은 14일(현지시간) ‘미국마취과학회 2023 연례회의’에서 이같은 연구결과를 발표했다.
현재 환자의 통증을 평가하는 방법은 환자 스스로 자신의 통증 정도를 보고하는 ‘VAS’와 의료인이 환자의 표정, 신체 움직임, 근육 긴장 정도를 통해 판단하는 ‘CPOT’가 있다. 두 가지 방법 모두 주관적인 방법이다.
이러한 주관적인 평가 도구는 통증의 정도를 정확히 평가할 수 있는 방법은 아니다. 인종, 문화, 성별에 따라 통증을 표출하는 방식에 차이가 있기 때문이다. 잘못된 통증 관리로 이어져 건강이 악화되는 결과를 초래할 위험이 있다.
이번에 연구팀이 개발한 통증 인지 시스템은 두 가지 형태의 AI와 컴퓨터 비전, 딥러닝을 이용해 환자의 통증을 평가하도록 만들었다. 연구팀은 AI 모델이 실시간으로 환자의 통증을 보다 객관적으로 평가하는 데 도움을 줄 것으로 기대했다.
통증을 조기에 정확히 인식할 수 있게 되면 이에 맞는 치료를 진행해 환자의 입원 기간을 줄이고 만성 통증, 불안증, 우울증 등 후유증이 발생하는 것을 예방할 수 있다.
연구팀은 이번 연구를 위해 무릎, 고관절, 심장 등의 수술을 받은 69명의 환자를 대상으로 115개의 통증 발현 상태와 159개의 무통증 상태로 구성된 14만 3293개의 얼굴 이미지를 AI 모델에 제공했다. AI는 이를 통해 통증을 나타내는 얼굴 패턴을 학습했다.
연구팀은 적외선 열지도를 사용해 AI가 얼굴의 눈썹, 입술, 코 등의 표정과 얼굴 근육에 초점을 두고 패턴을 익힌다는 점을 확인했다. 또, 이렇게 학습한 내용을 바탕으로 통증 예측을 수행하도록 한 결과, CPOT와는 88%, VAS와는 66%의 일치도를 보였다.
연구팀은 환자가 직접 보고하는 VAS는 의사가 판단하는 CPOT보다 감정 등의 영향을 많이 받은 더 주관적인 평가라는 점에서 CPOT와의 일치도가 높다는 점을 유의미하게 평가했다. 또, AI 시스템은 인간이 식별할 수 없는 미묘한 단서들을 바탕으로 통증을 감지할 것이라는 점에서 유의한 측정 도구가 될 것으로 보았다.
연구팀은 수술 회복실의 벽과 천장에 카메라를 설치해 초당 15장의 영상을 촬영하는 시스템을 마련하면 환자의 통증 정도를 실시간으로 파악해 상황에 따른 집중적인 치료를 진행할 수 있을 것으로 보았다. 더불어 통증 감지의 정확도를 높이기 위해 앞으로 소리와 같은 다른 변수를 모델에 추가해나갈 예정이다.
[문세영 기자 moon09@donga.com]
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