서울성모병원 연구팀, 수술 후 급성신손상 예측 AI 기술 특허 등록

[헤럴드경제=김광우 기자] 가톨릭대학교 서울성모병원은 신장내과 윤혜은 교수와 부천성모병원 신장내과 민지원 교수 공동 연구팀이 수술 후 급성신손상 발생 위험을 인공지능(AI)으로 예측하는 기술을 개발해 특허를 등록했다고 1일 밝혔다.

등록된 특허는 ‘수술 후 급성신손상 발생 예측 방법 및 그 시스템’이다. 수술 전에 확보할 수 있는 환자의 임상·검사 정보를 활용해 급성신손상 고위험군을 사전에 선별하는 기술이다.

급성신손상은 짧은 기간 신장 기능이 급격히 떨어지는 질환이다. 전체 입원 환자의 약 5~7.5%, 중환자실 환자의 약 20%에서 발생하며, 병원에서 발생하는 급성신손상의 약 30~40%는 수술과 관련된 것으로 알려져 있다.

수술 후 급성신손상은 기존 신장 기능뿐 아니라 연령, 동반질환, 복용 약물, 수술 종류와 시간 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 수술 전 위험도를 예측하기 어렵다. 진단에 사용하는 혈청 크레아티닌 수치도 실제 신장 손상이 진행된 뒤 상승하는 만큼 고위험 환자를 미리 선별하는 것이 중요하다는 게 연구팀 설명이다.

연구팀은 가톨릭중앙의료원 산하 7개 대학병원의 임상 빅데이터를 활용해 수술 후 급성신손상 발생 위험을 예측하는 AI 모델 ‘CMC-AKIX’를 개발했다.

2009년부터 2019년까지 전신마취로 비심장수술을 받은 환자 23만9267건의 데이터가 활용됐다. 이 가운데 7935건(3.3%)에서 수술 후 30일 이내 급성신손상이 발생했다.

AI 모델에는 수술 전에 확보할 수 있는 38개 임상·검사 변수가 적용됐다. 연령·성별·혈압·체질량지수 등 기본 정보와 만성신장질환·당뇨·고혈압 등 동반질환, 약물 사용 여부, 크레아티닌·사구체여과율·알부민 등 검사 결과, 수술 시간과 진료과 등이 포함됐다.

연구팀은 누락된 검사값을 다중대체법(MICE)으로 보정하고, 급성신손상 발생 사례가 전체의 3.3%에 그친다는 점을 고려해 학습 데이터에 SMOTE 기법을 적용했다. 이후 여러 예측 알고리즘을 같은 데이터에 적용해 성능을 비교했다.

그 결과 심층신경망(DNN) 모델이 가장 높은 예측 성능을 보였다. 전체 변수를 종합해 분석한 모델의 수신자조작특성곡선 아래 면적(AUC)은 0.832를 기록했다.

연구팀은 이를 기반으로 수술 전 임상정보를 입력하면 급성신손상 발생 위험도를 산출하는 웹 기반 CMC-AKIX 시스템도 구현했다. 관련 연구 결과는 지난해 4월 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research(JMIR)’에 게재됐다.

윤혜은 교수는 “고위험군 환자를 사전에 선별하고 수술 전후 적절한 체액·혈압 관리나 신독성 약물 사용 최소화 등 환자 맞춤형 예방 전략을 선제적으로 수립할 수 있다”며 “의료진의 신속하고 정확한 임상적 의사결정을 돕는 도구가 될 것”이라고 말했다.

민지원 교수는 “예측 알고리즘 개발뿐 아니라 수술 전 임상정보를 입력해 위험도를 실시간 산출하는 웹 기반 시스템 구현 방식까지 특허에 포함됐다”며 “향후 임상 현장 적용과 상용화 가능성을 높였다는 데 의미가 있다”고 말했다.

한편 서울성모병원은 올해 ‘의료데이터 중심병원 지원사업’ 3기 주관기관으로 선정돼 서울아산병원·국립암센터·중앙대병원·건국대병원과 컨소시엄을 운영하고 있다. 의료데이터를 활용한 공동연구와 AI 모델의 성능 검증·실증 등을 통해 의료 AI의 임상 적용을 확대한다는 계획이다.