초고령화사회에 수술받는 고령자가 늘어나는 가운데 수술 후 심뇌혈관질환 발생을 예측하는 인공지능이 개발됐다.
분당서울대병원 순환기내과 서정원 교수 연구팀(순환기내과 권주성 교수, 안형범 전임의, 디지털헬스케어연구사업부 유수영 교수)은 수술 고령환자 데이터로 심뇌혈관질환의 발병 위험을 사전에 예측하는 머신러닝 기반 알고리즘을 개발했다고 디지털 헬스케어 분야 국제학술지(Journal of Medical Internet Research)에 발표했다.
심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관질환은 고령 수술환자에서 간과할 수 없는 합병증이다. 고령일수록 고혈압, 당뇨, 심장질환 등을 동반할 위험이 높은데다 수술 과정에서 전신마취, 수술 도중 출혈, 염증 반응에 노출되면 심뇌혈관계에 큰 부담을 주기 때문이다.
서정원 교수에 따르면 고령환자는 나이가 비슷해도 건강 상태 편차가 커서 수술 후 심뇌혈관질환 합병증 위험을 정확히 예측할 수 있다면 환자 안전에 큰 도움이 된다.
지금까지 수술 후 환자의 심뇌혈관질환 위험 평가에는 RCRI(Revised Cardiac Risk Index)라는 도구를 사용했다. 하지만 나이나 심장질환 병력, 수술 유형 등 제한된 정보만으로 평가하기 때문에 정확도가 낮았다.
이번에 개발된 예측 도구는 65세 이상 수술 환자 4만 6천여 명의 혈액검사 결과, 기저질환, 복용 약물 및 수술 유형 등 종합 정보가 분석, 입력됐으며, 심장 수술을 제외한 일반수술 후 30일 이내에 발생할 수 있는 심뇌혈관질환을 예측할 수 있다.
서울아산병원 코호트(39만 6천여명)로 예측 정확도를 평가하자 RCRI에 비해 월등히 뛰어났다[최대 곡선하면적(AUROC) 최대 0.897 대 0.704).
이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 지원을 받았다.