파칭코환전디시 > 오리지널바다이야기

중등도 이상 신장 손상 예측성능 0.908 별도 특수검사 없이 고위험 환자 선별 향후 전자의무기록 연동해 자동 예측 사진 제공=세브란스병원수술 전 확인하는 8가지 정보만으로 수술 후 발생할 수 있는 급성 신장 손상 위험을 가려내는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 별도의 특수검사 없이 기존 검사 결과를 활용하면서도 수술 중·후 정보까지 사용하는 복잡한 모델에 근접한 예측 성능을 보였다. 연세대 세브란스병원 이식외과 이주한 교수와 신장내과 김형우 교수, 의대 의생명시스템정보학교실 유승찬·김선지 교수 연구팀은 전신마취 수술 환자 데이터를 토대로 급성 신장 손상 위험을 예측하는 AI 모델을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘International Journal of Surgery’에 게재됐다. 급성 신장 손상은 수술 후 신장 기능이 갑자기 떨어지는 합병증으로 사망 위험 증가와 입원 기간 연장은 물론 장기적인 신장 기능 저하로 이어질 수 있다 손오공릴게임 . 기존에도 여러 예측 모델이 개발됐지만 수술 중·후에 얻는 정보가 필요하거나 심장 수술 등 특정 수술 환자만을 대상으로 한 경우가 많아 수술 전 실제 진료에 활용하기에는 한계가 있었다. 연구팀은 2006~2022년 세브란스병원과 강남세브란스병원에서 전신마취로 1시간 이상 수술받은 성인 환자 18만4560명의 데이터를 분석했다. 수술 전·중·후 정보를 모두 활용한 AI와 수술 전 정보만 사용하는 모델의 성능을 비교한 뒤 예측에 중요한 8가지 정보만 추려 간소화 모델을 만들었다. 신장 기능과 전신 상태, 영양·빈혈 상태 등 수술 전 통상적으로 확인하는 정보로 구성돼 별도의 검사가 필요하지 않다. 다른 병원 환자 5만2480명을 대상으로 검증한 결과 간소화 모델의 예측 성능(AUROC)은 모든 단계의 급성 신장 손상에서 0.809, 중등도 이상인 2~3단계에서는 0.908을 기록했다 릴게임바다이야기 . 수술 중·후 정보까지 활용한 모델의 0.845와 0.932에 근접한 수준이다. AUROC는 위험 환자와 그렇지 않은 환자를 구분하는 능력을 나타내며 1에 가까울수록 성능이 우수하다. 연구팀은 예측 위험도가 20%를 넘으면 고위험군, 5~20%는 중간위험군, 5% 미만은 저위험군으로 나누는 방안도 제시했다. 수술 전에 고위험 환자를 선별해 혈압과 수액 상태를 면밀히 관리하거나 신장에 부담을 줄 수 있는 약물 사용을 피하는 데 활용할 수 있다는 설명이다. 이주한 교수는 “실제 진료 현장에서 쉽게 사용할 수 있으면서도 충분한 예측력을 갖추는 것이 중요하다”며 “이번 모델이 고위험 환자 선별과 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 유승찬 교수는 “향후 전자의무기록과 연동해 수술 전 환자의 위험도가 자동으로 제시되도록 하고 실제 합병증 감소로 이어지는지도 검증할 계획”이라고 말했다. 연구팀은 전신마취