수술 중 혈압 상태 인공지능으로 예측

수술 후 합병증과 사망률에 영향을 주는 수술 중 저혈압 발생률을 정확하게 예측할 수 있게 됐다.

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·박용석 교수, 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI(인공지능) 디지털헬스학과 김준태 교수팀은 수술 중 저혈압을 약 91% 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 인공지능 분야 국제학술지(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)에 발표했다.

수술 중 저혈압은 환자의 평균 동맥혈압이 최소 1분 동안 65mmHg 미만으로 유지되는 경우를 말한다. 출혈이나 약물 부작용 등으로 발생할 수 있는데 수술 중 발생하면 급성 신장 손상, 심근경색증 등의 발생과 사망률에 영향을 미칠 수 있다.

기존에도 수술 중 저혈압을 예측하는 인공지능이 연구돼 왔지만 해석에 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 1만 여명의 대규모 환자 데이터를 학습시키고, 외부 타당성 검증으로 일반화 가능성을 입증했다.

그 결과, 예측 정확도는 내부 검증 약 91%, 외부검증 약 90%로 나타났다. 인공지능 모델의 적용 가능성을 알아보기 위해 마취통증의학과 전문의 17명을 대상으로 평가도 실시했다.

그 결과, 인공지능 모델 해석에 널리 사용되는 섀플리 판단 기법(SHAP)보다 임상적 정확성은 24%, 임상적 유용성은 41%, 수술 중 의사 결정 의향에서 26% 더 높았다.

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈 교수는 "이번 연구 결과는 의료진에게 저혈압 발생 확률 뿐만 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 밝혔다.