가톨릭의대, 수술 전 급성신손상 예측 AI 특허 등록

24만건 임상 빅데이터로 AI 모델 개발…AUC 0.832
수술 전 고위험 환자 선별해 맞춤형 예방 전략 수립 가능

가톨릭대 의과대학 공동 연구팀이 수술 전에 확보할 수 있는 환자 정보만으로 수술 후 급성신손상(AKI) 발생 위험을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발해 특허를 등록했다.

서울성모병원은 신장내과 윤혜은 교수와 부천성모병원 신장내과 민지원 교수 연구팀은 가톨릭중앙의료원 산하 7개 대학병원의 임상 빅데이터를 활용해 수술 후 급성신손상 발생 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델 'CMC-AKIX'를 개발했다고 1일 밝혔다. 특허명은 '수술 후 급성신손상 발생 예측 방법 및 그 시스템'이다.

왼쪽부터 서울성모병원 윤혜은·민지원 교수. 서울성모병원

급성신손상은 짧은 기간에 신장 기능이 급격히 떨어지는 질환이다. 특히 수술 후 발생하면 합병증과 사망 위험이 높아질 수 있어 고위험 환자를 조기에 선별하는 것이 중요하다. 하지만 수술 후 급성신손상은 환자의 신장 기능뿐 아니라 연령, 동반질환, 복용 약물, 수술 종류와 시간 등 여러 요인의 영향을 받아 수술 전에 위험도를 예측하기가 쉽지 않다.

연구팀은 서울성모병원, 여의도성모병원, 의정부성모병원, 부천성모병원, 은평성모병원, 인천성모병원, 성빈센트병원 등 7개 병원의 2009~2019년 전신마취하 비심장수술 환자 23만9267건의 데이터를 활용했다. 이 가운데 수술 후 30일 이내 급성신손상이 발생한 사례는 7935건(3.3%)이었다.

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

연구팀은 결측치를 보정하고 급성신손상 발생 사례가 전체의 3.3%에 그친 점을 고려해 소수 사례의 특성을 학습할 수 있도록 데이터를 보정한 뒤 여러 AI 알고리즘의 성능을 비교했다.

그 결과 심층신경망(DNN) 모델이 가장 높은 성능을 보였으며, 전체 변수에 대한 분석에서 AUC 0.832를 기록했다. 연구팀은 이를 기반으로 환자의 수술 전 임상정보와 검사 결과를 입력하면 급성신손상 발생 위험을 산출하는 웹 기반 'CMC-AKIX' 시스템을 구현했다.

연구팀은 이 시스템을 활용하면 수술 전 고위험 환자를 선별하고 수술 전후 체액·혈압 관리, 신독성 약물 사용 최소화 등 환자별 예방 전략을 세우는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하고 있다.

윤혜은 교수는 "CMC-AKIX가 실제 임상에 적용되면 의료진이 수술 전 환자의 임상 정보와 검사 결과를 입력해 수술 후 급성신손상 발생 위험도를 확인할 수 있다"며 "고위험군을 사전에 선별해 환자별 예방 전략을 수립하고 의료진의 임상적 의사결정을 돕는 도구가 될 수 있을 것"이라고 말했다.

민지원 교수는 "이번 특허는 예측 알고리즘뿐 아니라 수술 전 임상정보를 입력해 위험도를 산출하는 웹 기반 시스템 구현 방식까지 포괄한다"며 "향후 임상 현장 적용과 상용화 가능성을 높였다는 데 의미가 있다"고 말했다. 연구 결과는 지난해 4월 국제학술지 '의료 인터넷 연구 저널'에 게재됐다.

박정연 기자 jy@asiae.co.kr