가톨릭의대 윤혜은 서울성모병원 신장내과 교수·민지원 부천성모병원 신장내과 교수 공동 연구팀이 수술 후 급성신손상 발생 위험을 예측하는 인공지능(AI) 기술의 특허 등록을 마쳤다고 1일 밝혔다.
특허명은 ‘수술 후 급성신손상 발생 예측 방법 및 그 시스템’이다. 환자의 임상·검사 정보를 분석하는 예측 알고리즘과, 정보를 입력해 위험도를 산출하는 웹 기반 시스템 구현 방식을 포함한다.
급성신손상은 짧은 기간에 신장 기능이 급격히 떨어지는 질환이다. 수술 후 발생 위험에는 기존 신장 기능과 연령, 동반질환, 복용 약물, 수술 종류 등 여러 요인이 작용한다. 진단에 쓰이는 혈청 크레아티닌 수치는 손상이 진행된 뒤 상승한다는 한계가 있다.
연구팀은 가톨릭중앙의료원 산하 서울성모·여의도성모·의정부성모·부천성모·은평성모·인천성모·성빈센트병원 등 7개 병원의 데이터를 활용해 예측 모델 ‘CMC-AKIX’를 구축했다.
분석 자료는 2009~2019년 전신마취하 비심장수술 환자 23만9267건이다. 이 가운데 7935건(3.3%)에서 수술 후 30일 안에 급성신손상이 발생했다. 환자군은 국제 신장질환 진료지침인 KDIGO 기준에 따라 혈청 크레아티닌 변화나 신대체요법 시행 여부로 정의했다.
연구에는 38개 임상·검사 변수를 반영했다. 연령·성별·혈압·체질량지수 등 신체 정보, 만성신장질환·당뇨·고혈압 등 동반질환, 약물 사용 여부, 크레아티닌·사구체여과율·알부민·칼륨·요단백 등 검사 결과와 수술 관련 정보가 포함됐다.
누락된 검사값은 다른 임상정보와의 연관성을 이용해 보완했다. 급성신손상 발생 사례가 전체에서 차지하는 비율이 낮아, 해당 사례를 바탕으로 학습 자료를 늘리는 SMOTE 기법도 적용했다.
여러 예측 모델을 비교한 결과 심층신경망(DNN) 모델의 예측 성능 지표인 AUC는 0.832였다. 연구팀은 이 모델을 적용해 임상정보 입력에 따라 위험도를 제시하는 웹 기반 CMC-AKIX 시스템을 구현했다.
윤혜은 교수는 이 시스템을 의료진의 고위험군 선별과 환자별 관리 계획 수립을 지원하는 도구로 활용할 수 있을 것으로 전망했다. 민지원 교수는 알고리즘뿐 아니라 웹 시스템 구현 방식까지 특허에 포함한 점에 의미를 뒀다.
한편 관련 연구 결과는 2025년 4월 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research(JMIR)’에 게재됐다.
