마취통증의학과 구본욱·박인선 교수 연구팀 확인
AUROC 0.93의 높은 정확도로 수술 후 통증 예측

분당서울대병원 마취통증의학과 구본욱·박인선 교수 연구팀이 환자의 얼굴 표정만으로 수술 후 통증의 발생을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고, 유용성을 확인한 연구 결과가 발표됐다.

17일 분당서울대병원에 따르면 수술 환자의 최대 71%가 수술 후 통증을 겪는 것으로 알려져 있다.

그러나 소아, 정신질환자 등 스스로의 통증을 표현하기 어려운 경우 통증의 유무, 강도 등을 정확하게 예측하기 어렵다는 한계가 있었다.

이에 구본욱·박인선 교수 연구팀은 통증에 대해 반사적으로 나타나는 얼굴 표정, 생리적 신호 등을 이용, 수술 후 환자의 통증을 평가해 빠르고 객관적으로 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 연구를 수행했다.

연구팀은 전신마취 하에 위 절제 수술을 진행한 환자를 대상으로 수술 전 통증이 없는 상태, 수술 후 마취회복실 입실 직후, 환자가 진통제가 필요한 정도의 통증을 표현했을 때 진통제 투여 후 통증이 경감된 상태에서의 얼굴 표정을 촬영했다.

연구 결과, 얼굴 표정 데이터만을 학습시킨 인공지능 모델이 수술 후 발생한 중증 통증을 매우 높은 정확도로 예측했다.

이는 생리적 신호(진통통각지수, 활력 징후)를 기반으로 한 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났다.

실제로 얼굴 표정만 학습시킨 인공지능 모델의 예측 정확도가 AUROC 0.93으로 가장 높았으며, 얼굴 표정과 활력 징후 데이터를 함께 학습한 모델(AUROC 0.84)이 뒤따랐다.

AUROC는 인공지능 모델의 예측 정확도를 나타내는 성능지표로, 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다.

제1저자 박인선 교수는 “이번 연구를 기반으로 인공지능을 이용해 많은 환자들의 표정 데이터를 대량으로 처리할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다”며 “통증의 강도를 섬세하게 평가할 수 있게 될 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 SCIE급 국제 학술지인 대한마취통증의학회지(Korean Journal of Anesthesiology)에 게재됐다.

/성남=김규식 기자 kgs@incheonilbo.com

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