"AI로 신장 손상 막는다"…수술 중 생체신호로 합병증 예측

(서울=뉴스1) 김규빈 기자 = 국내 연구진이 수술 중 생체 데이터를 기반으로 급성 신손상을 사전에 예측하는 인공지능(AI) 기술을 구현했다.

29일 한국보건산업진흥원은 서울대병원 신장내과 이하정·박세훈 교수, 융합의학과 김광수 교수, 정수민 연구원으로 구성된 공동연구팀이 서울대병원, 분당서울대병원, 보라매병원의 데이터를 토대로 급성 신손상 발생 위험을 예측하는 AI를 개발했다고 밝혔다.

급성 신손상은 수술 이후 신장 기능이 갑작스럽게 저하되는 대표적인 합병증이다. 회복 지연은 물론, 투석 위험과 사망률을 높일 수 있어 수술 중 조기 모니터링과 신속한 대응이 무엇보다 중요하다. 하지만 지금까지의 예측 시스템은 수술 전 기초 건강정보나 병력을 기반으로 하다 보니 정확도가 낮고, 수술 중 상태 변화를 반영하지 못하는 한계가 있었다.

연구팀은 혈압, 심박수 등 수술 중 1분 단위로 수집되는 생체신호를 딥러닝 기법으로 분석하고, 기존 모델에서 사용된 임상 변수 11가지도 함께 반영해 예측 성능을 강화했다.

개발한 모델은 약 11만 명의 수술 데이터를 활용해 훈련과 외부 검증을 거쳤다. 예측 정확도를 나타내는 지표인 AUROC(곡선하면적)은 훈련군에서 79.5%, 외부 검증군에서는 각각 76.2%, 78.6%를 기록했다. 이는 기존 모델보다 일관되고 우수한 성능이라는 평가를 받는다.

박세훈 교수는 "이번 모델은 실제 임상 데이터를 기반으로 구현된 만큼 실용성과 확장성이 높다"며 "향후 수술실 모니터링 시스템과 연계된다면 환자 예후 개선과 의료 안전성 향상에 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.

이하정 신장내과 교수도 "기존 시스템은 평균값이나 최솟값 같은 요약 정보에 의존했지만, 이번 모델은 '순간의 변화' 자체를 학습하는 딥러닝 기법을 적용해 예측 정확도를 획기적으로 높였다"고 덧붙였다.

이번 연구 결과는 국제 의학학술지 '플로스원'(PLOS Medicine) 최신 호에 게재됐다.

rnkim@news1.kr