서울아산병원, AI모델로 '수술 중 저혈압' 위험 예측

국내 연구진이 수술 중 저혈압 발생 확률을 조기에 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다.

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·박용석 교수, 국립암센터 국제암대학원대학교 김준태 교수팀은 수술 중 저혈압이 발생할 수 있는 환자를 약 91% 정확도로 예측한 인공지능 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 

수술 환자 1만 여명의 동맥혈압 데이터를 학습시킨 인공지능 모델로 판단 근거를 실시간으로 제공해 의료진이 저혈압 발생 예측 과정을 쉽게 해석할 수 있도록 했다.

수술 중 저혈압은 환자의 평균 동맥혈압이 최소 1분 동안 65mmHg 미만으로 유지되는 상황으로 출혈이나 약물 부작용 등으로 인해 발생할 수 있다. 

수술 중 저혈압이 발생할 경우 급성 신장 손상, 심근경색증 등 합병증 발생과 사망률에 영향을 미칠 수 있어 저혈압 상태를 최소화하는 것이 매우 중요하다.

연구팀은 먼저 2018년부터 2021년까지 서울아산병원에서 수술을 받은 환자 1만454명의 동맥혈압 데이터를 인공지능 모델에 학습시켜 혈관 내부에 흐르는 혈액의 양을 나타내는 동맥혈압 추세를 추출했다.

그 후 대규모 환자 데이터를 바탕으로 생성된 저혈압 발생 위험도별 대표적인 동맥혈압 추세와 유사도를 비교해 10분 뒤 시점의 저혈압 발생 확률을 예측했다. 유사도에 따라 저혈압이 발생할 수 있는 위험 비율을 나타내는 교차비를 의료진에게 예측 근거로 제시했다.

연구팀은 서울아산병원에서 수술을 받은 환자 1만454명의 동맥혈압 데이터를 통한 내부 타당성 검증과 오픈소스 데이터넷에 등록된 환자 3278명의 자료로 진행한 외부 타당성 검증으로 인공지능 모델의 일반화 가능성을 입증했다. 

그 결과 예측 정확도는 내부 검증 약 91%, 외부 검증 약 90%로 나타났다.

김성훈 서울아산병원 마취통증의학과 교수는 "이번 연구 결과는 의료진에게 저혈압 발생 확률뿐만 아니라 판단 근거를 실시간으로 제공해 미충족 의료 수요를 해결할 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다. 

한편 이번 연구 결과는 인공지능 분야 저명 학술지 ‘IEEE 트랜잭션스 온 뉴럴 네트워크 앤드 러닝 시스템(IEEE, 피인용지수 14.255)’에 최근 게재됐다.