[Hinews 하이뉴스] 수술 뒤 발생할 수 있는 급성신손상, 호흡부전, 사망 위험을 한 번에 예측하는 인공지능(AI)이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

윤현규 서울대병원 마취통증의학과 교수, 이현훈 서울대병원 융합의학과 교수팀은 수술 환자 8만여 명의 임상 데이터를 학습시켜, 세 가지 주요 합병증을 동시에 예측하는 다중 머신러닝 모델(MT-GBM)을 개발했다고 10일 밝혔다.

이 모델은 수술 전 기본 검사로 얻는 16개의 정보만으로 환자의 위험도를 계산한다. 연령, 체질량지수, 마취 시간, 수술 유형, 혈중 알부민 농도 등 핵심 변수만을 활용해 예측 효율을 높였다.

검증 결과, 예측 정확도(AUROC)는 급성신손상 0.82, 호흡부전 0.91, 입원 중 사망 0.89로 나타났다. 서울대병원뿐 아니라 노원을지대의료원과 고려대구로병원 등 외부 기관에서도 비슷한 수준의 결과가 확인돼, 다양한 의료 환경에서도 활용 가능한 범용 모델로 평가된다.

특히 기존의 미국마취과학회(ASA) 신체상태 분류 기준보다 정확도가 높았다. 연구팀은 “AI가 여러 위험 요소를 종합적으로 판단해, 실제 의사의 사고 방식과 비슷한 방식으로 작동한다”고 설명했다.

또한 ‘긴 마취 시간’과 ‘낮은 혈중 알부민 수치’가 세 가지 합병증 모두의 공통 위험 요인으로 나타났다. 마취 시간이 길수록 신체 부담이 크고, 알부민 농도가 낮을수록 영양 상태가 좋지 않아 회복이 더디다는 의미다.

윤현규 교수는 “복잡한 정보를 최소화하면서도 임상 현장에서 바로 쓸 수 있는 예측 모델을 만들었다”며 “AI 예측 과정을 투명하게 분석할 수 있어 신뢰도 또한 높다”고 말했다.

이현훈 교수는 “여러 병원에서 동일한 성능을 보였다는 점에서, 이 모델이 실제 진료 현장에 적용될 수 있음을 확인했다”며 “앞으로 병원 시스템과 연동해 맞춤형 수술 위험 예측 도구로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제학술지 『npj Digital Medicine』(IF 15.1)에 실렸다.