AI로 소아 환자의 혈관 검사 간소화하기

소아 환자들이 수술을 받을 때, 의료진은 아이의 호흡 상태를 면밀히 관찰해야 합니다. 그중에서도 혈액 속 이산화탄소 수치는 매우 중요한 지표로 작용합니다. 전신마취 중에는 정확한 혈액 수치를 알아내기 위해 동맥에 관을 삽입하고 피를 뽑아야 하지만, 신생아와 영아는 혈관이 가늘어 이 과정이 쉽지 않습니다. 반복적인 채혈은 혈관 손상이나 빈혈을 유발할 수 있기 때문에 이를 대체할 수 있는 방법이 필요합니다.

AI 모델의 개발 배경

최근 한국 연구진이 수술 중 측정되는 여러 생체 신호를 활용하여 아이의 호흡 상태를 추가적인 채혈 없이 파악할 수 있는 길을 열었습니다. 가톨릭대 서울성모병원 성 니콜라스 어린이병원 김현호 교수팀은 혈액 속 이산화탄소 수치를 추정하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 밝혔습니다. 이 연구는 3586명의 소아 환자 데이터를 분석하여 평균 오차를 23% 줄이는 성과를 거두었습니다.

호기말 이산화탄소 검사와 AI의 역할

현재 피를 뽑지 않고 호흡 상태를 살피는 방법으로는 '호기말 이산화탄소' 검사가 있습니다. 이 방법은 환자가 숨을 내쉴 때 나오는 이산화탄소 수치를 측정하는 방식인데, 이 수치가 실제 혈액 속 이산화탄소와 항상 일치하지는 않습니다. 연구팀은 이 오차를 줄이기 위해 체온, 인공호흡기 설정값, 나이, 질환 정보 등 10가지 정보를 AI에 학습시켰습니다. 이를 통해 AI가 추정한 수치는 실제 혈액검사 값과 평균 2.73mmHg 차이를 보였고, 내쉬는 숨의 이산화탄소만 이용했을 때의 평균 오차는 3.56mmHg로 나타났습니다.

AI의 정확성 및 향후 연구 방향

이번 연구는 별도의 환자 데이터를 활용하여 AI의 성능을 추가로 확인했습니다. 충남대병원 소아 환자 50명의 측정값에서는 평균 오차가 3.65mmHg였고, 서울대병원에서 수집된 499명의 환자 데이터에서도 비슷한 결과가 나왔습니다. 하지만, 아직 피검사를 줄일 수 있다고 단정하기에는 이릅니다. 연구팀은 AI를 실제 수술실에서 사용할 때 채혈이나 동맥관 삽입이 얼마나 줄어드는지는 확인하지 않았습니다.

김현호 교수는 "이 모델이 동맥혈가스검사를 완전히 대체할 수는 없지만, 동맥관 삽입이 어렵거나 검사를 자주 하기 힘든 상황에서 유용한 보조 도구가 될 수 있다"고 강조했습니다. 그는 또한 "실제 진료에 적용하려면 환자에게 직접 사용해 효과를 확인하는 추가 연구가 필요하다"고 덧붙였습니다.

결론

이번 연구결과는 국제학술지 《마취학(Anesthesiology)》에 실렸으며, 소아 환자의 안전한 수술을 위한 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 앞으로 AI 기술이 의료 현장에서 더욱 발전하여, 소아 환자들에게 보다 나은 치료 환경을 제공할 수 있기를 기대해봅니다.