과학기술우수논문상은 한국과학기술단체총연합회가 매년 창의적인 연구로 우수 논문을 발표한 과학기술자를 선정해 시상하는 권위 있는 상이다.
최 교수는 ‘진정제를 사용하는 위장관 내시경 중 저산소증 발생 예측 모델 개발’ 연구로 주목받았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 임상 지표 기반 기계학습 모델을 활용해 내시경 중 저산소증 위험 요인을 규명하고 예측한 전향적 연구다.
2021년 1~6월 고대안산병원에서 진정 내시경을 받은 446명의 임상 데이터를 분석한 결과, 높은 BMI, 목둘레, Mallampati 점수가 저산소증과 독립적으로 연관된 주요 위험 인자로 확인됐다. 이를 바탕으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용한 예측 모델을 만들었다.
이번 연구는 진정 내시경 시 심각한 저산소증을 사전에 예측할 수 있는 도구를 제시해 환자 안전 강화에 기여할 전망이다. 특히 간단한 신체 지표만으로도 예측 가능해 임상 현장에서 즉시 활용할 수 있다는 점이 큰 강점으로 평가받았다.
현재 다기관 전향적 연구로 모델의 외부 검증을 진행 중이며, 향후 환자 맞춤형 진정제 용량 자동 조절 알고리즘 개발로 연구를 이어갈 예정이다. 최 교수는 “이 모델이 진정 내시경의 안전성 확보와 표준 진료 프로토콜 확립에 중요한 역할을 할 것”이라고 덧붙였다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
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