가톨릭의대 연구팀, 급성신손상 예측하는 AI 기술 특허 등록

- 수술 전 데이터만으로 고위험 환자 사전 선별… 맞춤형 예방 전략 수립 가능 -

- 24만여 건 임상 빅데이터 기반 AI 모델 개발… 예측 정확도 약 83% 달해 -

- 수술 후 합병증 위험 ↓, 의료진 의사결정 신속ㆍ정확성 ↑ -

  가톨릭대학교 의과대학 공동 연구팀 (서울성모병원 신장내과 윤혜은 교수ㆍ부천성모병원 신장내과 민지원 교수)이 수술 후 급성신손상(Acute Kidney Injury, AKI) 발생 위험을 인공지능으로 조기에 예측하는 기술을 개발해 특허를 등록했다. (등록번호: 10-2999118, 특허명: 수술 후 급성신손상 발생 예측 방법 및 그 시스템)

  급성신손상은 짧은 기간에 신장 기능이 급격히 저하되는 질환으로, 전체 입원 환자의 약 5~7.5%, 중환자실 환자의 약 20%에서 발생하며, 특히 병원에서 발생하는 급성신손상의 약 30~40%는 수술과 관련되어 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 수술 후 급성신손상은 환자의 기저 신장 기능뿐 아니라 연령, 동반질환, 복용 약물, 수술 종류와 소요 시간 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하므로 수술 전 단계에서 위험도를 정확하게 예측하기가 까다롭다.

  문제는 진단에 사용되는 혈청 크레아티닌 수치가 실제 신장 손상이 진행된 이후에야 상승한다는 점이다. 발병 시 환자의 합병증과 사망 위험이 크게 높아지는 만큼, 손상이 시작되기 전 고위험군 환자를 선별해 선제적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다.

  연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 가톨릭중앙의료원 산하 7개 대학병원(서울성모병원, 여의도성모병원, 의정부성모병원, 부천성모병원, 은평성모병원, 인천성모병원, 성빈센트병원)의 임상 빅데이터를 활용해 수술 후 급성신손상 발생 위험을 예측하는 인공지능 모델 ‘CMC-AKIX’를 개발했다.

  연구에는 2009년부터 2019년까지 전신마취하 비심장수술을 받은 환자 23만 9,267건의 데이터가 활용됐다. 이 중 7,935건(3.3%)에서 수술 후 30일 이내 급성신손상이 발생했으며, 국제 신장질환 진료지침(KDIGO) 기준에 따라 혈청 크레아티닌 상승 또는 신대체요법 시행 여부를 바탕으로 환자군을 정의했다.

  연구팀은 수술 전에 확보할 수 있는 총 38개의 임상 및 검사 변수를 기반으로 종합 분석했다. 주요 변수로는 ▲기본 신체 정보(연령, 성별, 혈압, 체질량지수 등), ▲동반질환(만성신장질환, 당뇨, 고혈압, 심·뇌혈관질환, 만성폐쇄성폐질환, 간경변 등), ▲약물 사용 여부(레닌-안지오텐신계 억제제, 비스테로이드성 소염진통제), ▲수술 전 검사 결과(크레아티닌, 사구체여과율, 알부민, 칼륨, 요단백 등), ▲수술 관련 정보(수술 시간, 진료과 등)가 포함된다.

  특히 AI의 예측 정확도를 높이기 위해 정교한 데이터 전처리 과정을 거쳤다. 일부 검사 값이 누락된 경우에는 다른 임상 변수들과의 연관성을 활용하는 다중대체법(MICE)으로 결측치를 보정했으며, 전체 수술 환자 중 급성신손상 발생 비율이 3.3%로 상대적으로 낮다는 점을 고려하여, 학습 데이터에 SMOTE 기법을 적용해 AI가 소수 사례의 특성을 충분히 학습하게 했다.

  이후 다양한 예측 알고리즘을 동일한 데이터에 적용해 성능을 비교·검증했다. 그 결과, 인간의 뇌 신경망을 모방해 복잡한 패턴을 학습하는 ‘심층신경망(DNN)’ 모델이 전체 변수를 종합 분석했을 때 약 83%의 높은 예측 정확도(AUC 0.832)를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 연구팀은 검증 결과를 바탕으로 DNN 모델 기반의 웹 기반 CMC-AKIX 시스템을 구현했으며, 이 시스템의 우수한 예측 성능은 2025년 4월 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research(JMIR)’에 게재되어 학술적 우수성을 인정받았다.

  윤혜은 교수는 “CMC-AKIX가 실제 임상에 적용되면 의료진이 수술 전 환자의 임상 정보와 검사 결과 입력만으로 수술 후 급성신손상 발생 위험도를 즉시 확인할 수 있어, 환자와 의료진 모두에게 실질적인 이점을 제공한다“며, “고위험군 환자를 사전에 선별하고, 수술 전후 적절한 체액·혈압 관리나 신독성 약물 사용 최소화 등 환자 맞춤형 예방 전략을 선제적으로 수립할 수 있기 때문에 환자의 수술 후 합병증 위험은 대폭 낮추고, 의료진의 신속·정확한 임상적 의사결정을 돕는 도구가 될 것”이라고 밝혔다.

  민지원 교수는 “이번 특허는 예측 알고리즘 개발에 그치지 않고, 수술 전 임상정보를 입력해 위험도를 실시간 산출하는 웹 기반 시스템 구현 방식까지 특허로 포괄하고 있어, 향후 임상 현장 적용 및 상용화 가능성을 크게 높였다는 점에서 의미가 크다”고 전했다.

  한편, 연구진은 이번 특허 개발 외에도 다기관 수술 환자 코호트를 활용한 다각적인 연구를 지속해 왔다. 윤혜은 교수는 대한신장학회 ‘2022년도 협동연구 지원사업’ 과제 책임연구자로 선정돼 민지원 교수, 가톨릭대 의료정보학교실 최인영 교수 연구팀과 함께 수술 후 급성신손상 발생과 장기적인 신장 예후까지 예측하는 인공지능 모델을 추가로 연구·개발했다. 윤 교수는 해당 결과를 제5회 아시아-태평양 급성신손상 지속적 신대체요법 국제학술대회(APAC 2023)에서 발표해 최우수 초록상을 수상했다.