"소아 수술 중 반복 채혈 줄인다"…서울성모병원, AI 모델 개발

김현호 성 니콜라스 어린이병원 교수팀 연구결과

기존 방식보다 평균오차 23% 개선…외부 검증도 통과

(왼쪽부터) 김현호 서울성모병원 소아청소년과 교수, 박주현 서울아산병원 마취통증의학과 전공의, 조채은 고려대학교 의과대학 학생 ⓒ가톨릭대 서울성모병원

미숙아와 고위험 소아 환자가 늘면서 안전한 마취와 수술을 위한 정밀 모니터링의 중요성이 커지는 가운데, 소아 환자의 불필요한 침습적 시술을 줄이고 수술 후 예후를 개선할 수 있는 비침습적 수술 모니터링 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

김현호 서울성모병원 성 니콜라스 어린이병원 교수(소아청소년과) 연구팀은 수술 중 생체신호 데이터를 활용해 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압(PaCO₂)을 비침습적으로 추정하는 AI 모델을 개발했다고 최근 밝혔다.

동맥혈 이산화탄소 분압은 수술 중 환기 상태와 산·염기 균형을 평가하는 핵심 지표다. 하지만 정확한 측정을 위해서는 동맥관 삽입과 혈액가스검사를 위한 채혈이 필요해 혈관이 가는 소아 환자에게는 혈관 손상이나 빈혈 등의 부담이 컸다. 비침습적인 호기말 이산화탄소(EtCO₂) 측정법도 활용되고 있지만 환기-관류 불균형 등의 영향으로 실제 동맥혈 이산화탄소 분압과 차이가 발생하는 한계가 있었다.

머신러닝을 활용해 동맥혈 이산화탄소 분압(PaCO₂)의 추정을 위해 호기말 이산화탄소, 체온, 연령 등 10개 핵심 변수를 선별. ⓒ가톨릭대 서울성모병원

연구에는 서울대학교병원 마취통증의학과가 구축한 공개 생체신호 데이터베이스에 등록된 소아 환자 3586명의 데이터 8853건이 활용됐다. 연구팀은 샤플리 부가설명값(SHAP) 분석을 통해 호기말 이산화탄소, 체온, 분당 환기량, 연령, 흡입 산소 분율(FiO₂), 심장질환 유무, 폐 순응도, 수술 전 헤모글로빈, 체질량지수(BMI), 평균 동맥압 등 10개 핵심 변수를 선별해 기계학습 모델을 구축했다.

그 결과 AI 모델은 기존 호기말 이산화탄소 단독 측정 방식보다 평균절대오차(MAE)를 약 23% 개선한 2.73mmHg를 기록하며 동맥혈 이산화탄소 분압을 높은 정확도로 추정했다. 연구팀은 수술 중 생체신호만으로 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압을 추정한 첫 연구라는 점에서 의미가 있다고 설명했다.

개발된 모델은 충남대학교병원과 서울대학교병원의 외부 검증에서도 각각 MAE 3.65mmHg와 3.67mmHg를 기록해 기관과 시기가 달라도 일관된 성능을 보였다.

김현호 교수는 “이번 모델은 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 임상 활용 가능성이 기대된다”고 말했다. 이어 “실제 임상 적용을 위해서는 전향적 임상시험을 통한 추가 검증이 필요하다”고 덧붙였다.