고령환자 주요 합병증 '수술 후 심뇌혈관질환' 인공지능으로 예측

분당서울대병원 서정원 교수팀 개발

고령 환자에게서 수술 후 주요 합병증인 심뇌혈관질환을 사전에 예측할 수 있는 인공지능 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

분당서울대병원 순환기내과 서정원 교수 연구팀은 심장수술을 제외한 수술을 받는 고령 환자의 의무기록을 분석해 수술 후 심뇌혈관질환의 발병 위험을 사전에 예측하는 머신러닝 기반 알고리즘을 개발했다고 29일 밝혔다.

고령 환자의 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관질환은 결코 간과할 수 없는 수술 후 합병증 중 하나다.

지금까지 의료 현장에서는 수술 전 ‘RCRI’라는 도구를 사용해 환자의 심뇌혈관질환의 위험도를 평가해 왔다.

그러나 RCRI는 나이 및 심장질환 병력, 수술 유형 등 제한된 정보만을 이용해 평가한다는 점이 한계로 지적된다.

특히 혈액검사 결과, 복용 중인 약물, 과거 진단명 등 중요한 정보들이 빠져 있어 예측 정확도가 떨어지고 이로 인해 의료진이 실제 환자의 위험을 정확히 평가하는 데 어려움이 있다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능을 통해 환자의 전자의무기록(EMR)에 기록된 혈액검사 결과 기저질환, 복용 약물 및 수술 유형 등 종합적인 정보를 분석해 심장수술을 제외한 일반수술 후 30일 이내에 발생할 수 있는 심뇌혈관계 합병증을 정밀하게 예측하는 모델을 개발했다.

연구에는 분당서울대병원의 환자 4만6천여명의 데이터가 사용됐으며 서울아산병원 코호트를 통해 외부 검증을 수행했다

연구팀이 개발한 모델은 예측 정확도(AUROC·곡선하면적)가 최대 0.897 수준으로 기존의 표준 평가도구인 RCRI(0.704)와 비교해 월등히 뛰어난 예측력을 보였다.

이런 결과는 별도의 정밀검사 없이 현장에서 빠르고 간단하게 환자의 수술 후 심뇌혈관계 질환을 예측할 수 있다는 점에서 의미가 있으며 표준화 과정을 거쳐 개발한 만큼 다양한 병원으로 확대 적용될 것으로 기대된다.

서 교수는 “고령 환자는 비슷한 연령이라도 건강 상태의 편차가 커 수술 후 심뇌혈관 합병증 위험을 정확히 예측할 수 있다면 환자 안전에 큰 도움이 된다”며 “병원의 시스템과 연계해 의료진이 쉽고 빠르게 사용할 수 있는 형태로 모델을 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다.