혈액투석 중 '저혈압' 발생, AI가 미리 알려준다

서울대병원 한승석 교수팀-서울대 융합과학기술대학원 곽노준 교수팀
혈액투석 중 저혈압 발생 예측 모델 개발

[아시아경제 김지희 기자] 서울대병원 신장내과 한승석 교수팀, 서울대 융합과학기술대학원 곽노준 교수팀은 인공지능 기술을 활용해 혈액투석 중 저혈압 발생을 예측하는 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.

연구팀은 서울대병원 환자 9292명에게 시행한 혈액투석 26만1647건을 분석했다. 환자의 성별과 나이 등 기본적인 정보부터 투석 전 수축기·확장기 혈압, 혈관접근로, 항응고제 등 혈액 투석 환자의 다양한 데이터를 수집했다. 전체 26만건 중 약 2만7971건에서 혈액투석 중 저혈압이 관찰됐다.

혈액투석 중 흔한 부작용은 투석 중 저혈압 발생이다. 혈액투석 환자 5명 중 1명이 투석 중 저혈압을 겪는 것으로 알려졌다. 보통 구역, 구토, 경련을 호소하고 심한 경우 심장 허혈 등 다른 문제로도 이어진다. 흔하게 발생하지만 투석 중 예측이 어려워 많은 환자들이 위험에 노출된다.

연구팀은 혈액투석 중 1시간 이내 저혈압 발생을 예측하는 '실시간 예측모델'을 제안했다. 전체 데이터를 무작위로 나눠 모델 개발, 검증, 테스트 작업을 거쳤다. 그 결과 예측 모델의 예측능력이 0.94(1에 가까울수록 예측능력이 우수하다는 의미)로 우수한 예측능력을 보였다.

기존에는 저혈압 발생을 예측하는 것이 매우 어려웠다. 투석 중에 혈압이 수시로 변하고 저혈압을 유발할 수 있는 원인이 다양하기 때문이다. 이번에 연구팀이 설계한 모델의 예측 성능에 가장 큰 영향을 미친 요인은 실시간으로 변화하는 혈압 데이터다. 방대한 양의 혈압 데이터를 인공지능이 사전에 학습함으로써 복합적인 혈압 변화를 감지해 예측률을 높였다.

실제 서울대병원 신장내과 한승석 교수팀은 '환자 맞춤 혈액 투석 프로세스'를 도입해 환자의 혈액투석 중 저혈압 위험을 관리하고 있다.

한 교수는 "혈액투석 환자의 5년 사망률은 40%에 육박할 정도로 높으며, 혈액투석 중 저혈압은 사망 위험도와 가장 관련이 깊다"며 "혈액투석 중 저혈압을 정확하게 예측하고 예방하는 것은 환자의 생존율 개선과 삶의 질 향상을 위한 첫걸음"이라고 밝혔다.

한편 이번 연구결과는 '미국 임상신장학회 학술지' 최근호에 게재됐다.

김지희 기자 ways@asiae.co.kr