수술 후 '급성신손상' AI로 미리 잡는다…가톨릭의대 기술 특허

7개 대학병원 수술 23만9267건 빅데이터 분석

수술 전 38개 정보로 위험도 예측…DNN 모델 AUC 0.832

고위험군 조기 선별해 체액·혈압 관리 등 예방전략 지원

(왼쪽부터) 서울성모병원 윤혜은 교수, 부천성모병원 민지원 교수 ⓒ서울성모병원

수술 전 환자의 임상정보를 인공지능(AI)으로 분석해 수술 후 급성신손상 발생 위험을 미리 예측하는 기술이 개발됐다. 의료진이 수술 전에 고위험군을 선별해 체액·혈압 관리나 신장에 부담을 줄 수 있는 약물 사용을 조절하는 등 예방 조치를 취하는 데 활용될 것으로 기대된다.

1일 가톨릭대 서울성모병원에 따르면 윤혜은 신장내과 교수와 민지원 부천성모병원 신장내과 교수로 구성된 가톨릭대학교 의과대학 공동 연구팀은 수술 후 급성신손상 발생 위험을 예측하는 AI 기술 ‘CMC-AKIX’를 개발해 최근 특허 등록을 마쳤다.

급성신손상은 짧은 기간 신장 기능이 급격히 떨어지는 질환으로, 병원에서 발생하는 환자의 약 30~40%는 수술과 관련된 것으로 알려져 있다. 수술 후 급성신손상은 기존 신장 기능뿐 아니라 연령과 동반질환, 복용 약물, 수술 종류와 시간 등 여러 요인이 복합적으로 영향을 미쳐 수술 전에 발생 위험을 예측하기가 쉽지 않다.

진단에 활용되는 혈청 크레아티닌 수치도 신장 손상이 진행된 뒤에야 상승하는 경우가 있어 조기 대응에 한계가 있다. 급성신손상이 발생하면 합병증과 사망 위험이 높아질 수 있는 만큼, 수술 전 고위험군을 미리 가려내 선제적으로 관리하는 것이 중요하다.

연구팀은 가톨릭중앙의료원 산하 7개 대학병원의 임상 빅데이터를 활용해 AI 모델을 개발했다. 2009년부터 2019년까지 전신마취로 비심장수술을 받은 23만9267건의 데이터를 분석했으며, 이 가운데 7935건(3.3%)에서 수술 후 30일 이내 급성신손상이 발생했다.

AI에는 수술 전에 확인할 수 있는 연령과 성별, 혈압, 체질량지수(BMI), 만성신장질환·당뇨·고혈압 등 동반질환과 복용 약물, 크레아티닌·사구체여과율 등 검사 결과, 수술 관련 정보 등 총 38개 변수가 활용됐다.

여러 예측 알고리즘을 비교한 결과 심층신경망(DNN) 모델의 예측 성능이 가장 높았으며 AUC는 0.832를 기록했다. AUC는 1에 가까울수록 질환 발생 여부를 잘 구분한다는 의미다. 연구팀은 이를 기반으로 환자의 수술 전 정보를 입력하면 급성신손상 위험도를 산출하는 웹 기반 CMC-AKIX 시스템을 구현했다. 관련 연구 결과는 지난해 4월 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research(JMIR)’에 게재됐다.

윤혜은 교수는 “CMC-AKIX가 실제 임상에 적용되면 수술 전 환자의 임상정보와 검사 결과만으로 급성신손상 위험도를 확인할 수 있어 고위험군을 미리 선별할 수 있다”며 “수술 전후 체액과 혈압을 적절히 관리하고 신독성 약물 사용을 최소화하는 등 환자별 예방 전략을 세우는 데 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

민지원 교수는 “이번 특허는 예측 알고리즘뿐 아니라 수술 전 임상정보를 입력해 위험도를 실시간으로 산출하는 웹 기반 시스템 구현 방식까지 포함한다”며 “향후 임상 적용과 상용화 가능성을 높였다는 데 의미가 있다”고 말했다.