한승석 교수팀·서울대 융합과학기술대학원 곽노준 교수팀
공동 연구진, '혈액 투석 중 저혈압 예측모델' 개발‥예측능력 '0.94'로 우수
예측 어려운 많은 환자, 혈액 투석 중 흔하게 '저혈압' 위험에 노출
혈액투석 데이터 약 26만 건 '1시간 이내 저혈압 발생' 예측
한 교수 "혈액 투석 환자 5년 사망률 40% 육박 혈액투석 중 저혈압과 가장 관련 깊다"
논문, 미국 임상 신장학회 학술지 '최근호'에 게재
[보건타임즈] 우리 몸은 콩팥을 통해 소변으로 노폐물을 배출한다.
신장이 제 기능을 못 하면 독소 축적에 따른 피로감, 고혈압, 식욕부진 등이 나타난다.
콩팥 이상이 장기간 지속하면 이를 만성 콩팥병이라 부른다.
계속 악화가 돼 말기신부전에 이르면 환자는 신 대체요법을 받는다.
신 대체요법 가운데 혈액 투석은 체내의 혈액을 뽑아 노폐물을 제거한 뒤 깨끗한 피를 다시 몸속에 넣는 방식이다.
기계를 통해 병든 콩팥을 대신하는 치료행위를 말한다.
혈액 투석 중 흔한 부작용은 투석 중 저혈압 발생이다.
이 문제는 혈액 투석 환자 5명 가운데 1명이 겪는 것으로 알려졌다.
대개 구역, 구토, 경련을 호소하며 심할 땐 심장 허혈 등 다른 문제로 이어진다.
흔하게 발생하지만, 투석 중 예측이 어려워 많은 환자가 위험에 노출된다.
서울대병원 신장내과 한승석 교수(사진)팀·서울대 융합과학기술대학원 곽노준 교수팀은 인공지능 기술을 활용해, 혈액 투석 중 저혈압 발생 예측모델(논문)을 개발했다며 15일 이같이 밝혔다.
연구팀은 연구자료로 서울대병원 환자 9,292명에게 시행한 혈액 투석 261,647건을 활용했다.(그림 1. 노폐물 배출을 담당하는 신장)
환자의 성별과 나이 등 기본 정보부터 투석 전 수축기·확장기 혈압, 혈관접근로, 항응고제 등 혈액 투석 환자의 다양한 데이터를 수집했으며 전체 26만 건 가운데 약 27,971건에서 혈액 투석 중 저혈압이 관찰됐다.
이에 연구팀은 혈액 투석(그림 2) 중 어느 시간대라도 1시간 이내 저혈압 발생을 예측하는 '실시간 예측모델'을 제안했다.
전체 데이터를 무작위로 나눠 모델 개발, 검증, 테스트 작업을 거쳤다.
이 결과, 예측모델의 예측능력(곡선 아래 면적)은 0.94로 우수한 예측능력을 보였다.
수치가 1에 가까울수록 예측능력이 우수하다.
기존엔 저혈압 발생 예측이 매우 어려웠다.
투석 중에 혈압이 수시로 변화함으로써 저혈압을 유발할 수 있는 원인이 다양하기 때문이다. 반면, 대규모 혈액 투석 데이터를 학습한 이 모델은 투석 가운데 실시간으로 저혈압 발생 위험을 정확히 예측했다.
추후 의료현장에서 위기 상황을 미리 감지, 대비할 수 있을 것으로 기대된다는 게 연구팀의 설명이다.
실제로 서울대병원 신장내과 한승석 교수팀은, '환자 맞춤 혈액 투석 프로세스'를 도입, 환자의 혈액 투석 중 저혈압 위험을 관리하고 있다.
이 연구는 의료분야에 인공지능을 성공적으로 접목한 첫 사례가 됐다.
예측 성능에 가장 큰 영향을 미친 요인은 실시간 변화하는 혈압 데이터였다.
좋은 모델을 개발하기 위해 반드시 방대한 양의 혈압 데이터를 고려해야만 했으며, 인공지능을 통해 높은 예측률을 달성할 수 있었다는 게 연구팀의 평가다.
한 교수는 "혈액 투석 환자의 5년 사망률은 40%에 육박할 정도로 높으며, 혈액투석 중 저혈압이 사망 위험도와 가장 관련이 깊다"면서 "이를 정확하게 예측, 예방하는 것은 환자의 생존율 개선과 삶의 질 향상을 위한 첫걸음"이라며 이 연구의 의미를 부여했다.
이 연구결과를 다룬 논문은 'Deep Learning Model for Real-Time Prediction of Intradialytic Hypotension'이란 주제로 '미국 임상 신장학회 학술지(Clinical Journal of American Society of Nephrology) 최근호'에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-04-29 19:07:48
다음기사 : 
