서울성모병원 김현호 교수팀, 소아 수술 혈액검사 부담 낮출 AI 개발

[헤럴드경제=김광우 기자] 가톨릭대학교 서울성모병원은 성 니콜라스 어린이병원 김현호 소아청소년과 교수팀이 수술 중 생체신호 데이터를 활용해 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압(PaCO₂)을 추정하는 AI 모델을 개발했다고 21일 밝혔다.

이번 연구의 제1저자는 서울아산병원 마취통증의학과 박주현 전공의와 고려대학교 의과대학 조채은 학생이다.

저출산과 고령 임신 기조가 증가하는 가운데, 수술과 마취 과정에서 정밀한 생체신호 모니터링이 필요한 고위험 소아 환자 또한 증가하고 있다. 이에 소아 환아에 대한 불필요한 침습적 시술을 줄이고, 예후를 개선하기 위한 인공지능(AI) 모델이 개발된 것.

동맥혈 이산화탄소 분압은 수술 중 적절한 기계환기 설정과 환기 상태를 평가하는 핵심 지표로, 마취 중 발생할 수 있는 호흡 이상과 산-염기 불균형을 실시간으로 파악하는 데 필수적이다.

가장 정확한 측정 방법은 요골동맥이나 대퇴동맥에 동맥관을 삽입해 채혈한 혈액을 혈액가스분석기로 검사하는 것이다. 그러나 소아는 혈관이 가늘어 동맥관 삽입 과정에서 혈관 손상이나 혈류 장애 등 합병증 위험이 성인보다 높은 문제가 있었다.

또 반복된 채혈은 이미 수술로 출혈을 겪는 소아 환자에게 빈혈을 일으킬 수 있다. 이에 현장에서는 수술 중 안전강화와 수술 후 예후 개선 사이에서 적절한 수준을 찾는 데 어려움을 겪어왔다.

이를 보완하기 위해 비침습적으로 측정할 수 있는 호기말 이산화탄소를 활용하기도 하지만, 환기-관류 불균형 등의 영향을 받아 실제 동맥혈 이산화탄소 분압과 차이가 발생하는 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 보완하기 위해 소아 환자의 호기말 이산화탄소(EtCO₂)와 수집된 임상 정보를 AI와 결합해 보다 정확하게 동맥혈 이산화탄소 분압을 추정하는 모델을 개발했다.

본 연구팀은 서울대학교병원 마취통증의학과 연구진이 구축한 공개 수술실 생체신호 데이터베이스(VitalDB)에 등록된 소아 환자 3586명으로부터 확보한 8853쌍의 호기말 이산화탄소와 동맥혈 이산화탄소 분압 데이터를 후향적으로 분석했다.

이후 선별된 최종 10개 핵심 변수로 호기말 이산화탄소, 체온, 분당 환기량, 연령, 흡입 산소 분율(FiO₂), 심장 질환 유무, 폐 순응도, 수술 전 헤모글로빈, 체질량지수, 평균 동맥압을 확인했다. 이를 기계학습 알고리즘에 학습시킨 결과, 수술 중 동맥혈 이산화탄소 분압을 높은 정확도로 추정할 수 있음을 확인했다.

이번 연구는 수술 중 얻을 수 있는 다양한 생체신호 데이터를 활용해 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압을 추정한 첫 연구다. 또 개발된 모델은 타 대학병원 두 곳의 최신 환자 데이터를 이용한 외부 검증에서도 재현성을 확인했다.

김현호 교수는 “이번 연구에서 개발한 모델이 비록 동맥혈가스검사를 완전히 대체할 수는 없지만, 동맥관 삽입이 어렵거나 혈액가스검사를 자주 시행하기 어려운 상황에서 유용한 보조 도구가 될 수 있다”며 “특히 소아 신경외과 수술처럼 이산화탄소를 정밀하게 관리해야 하는 환자에서 임상적 활용 가능성이 기대된다”고 말했다.

한편 이번 연구는 마취·통증 분야의 저명한 국제학술지 Anesthesiology (IF 9.4)에 최근 게재됐다.