인공지능 활용 심정지환자 뇌영상 분석
알고리즘 예측 정확도 88% 달해
중환자실에 입원하는 심정지환자는 95%가 사망한다는 통계가 있을 만큼 사망위험이 높은 것으로 보고됐다. 만일 생존하더라도 심정지 후에는 뇌손상, 심근기능부전, 전신의 허혈-재관류 손상 등의 후유증이 심각하다. 그렇다면 이러한 위험성을 보다 빨리 예측해 환자의 사망위험을 낮출 순 없을까.
최근 국내 의료진이 이에 대한 실마리를 제공할 만한 연구결과를 발표했다.
이대목동병원 신경과 이정화 교수는 인공지능을 활용해 심정지 중환자의 신경학적 예후를 예측한 결과, 다른 예측방법보다 매우 신속하고 정확한 예측능력을 보였다고 밝혔다.
연구결과에 따르면 저체온요법을 실시한 심정지 이후 환자를 대상으로 인공지능을 활용해 뇌 영상을 분석한 결과 인공지능 알고리즘의 예측 정확도는 88%에 달했고 음성을 양성으로 잘못 파악하는 비율(위양성률)은 0에 수렴했다.
이정화 교수는 “신경계 예후 예측은 아무리 의사여도 육안으로 판정하는 데 한계가 있어 신속한 자료 분석과 예측능력이 뛰어난 인공지능을 활용했다”며 “심정지 중환자의 신경학적인 예후를 조기에 정확히 예측하는 것은 환자 치료와 임상적 결정에 중요한 역할을 한다”고 강조했다.
이어 “앞으로도 중환자의 돌발사망이나 감염전파를 예측하는 인공지능 알고리즘 개발 등에 앞장서 중환자 의학 발전에 기여할 것”이라고 포부를 덧붙였다.
한편 이번 연구결과는 ‘심정지 이후 환자의 인공지능 뇌영상 분석 알고리즘을 통한 신경학적 예후 예측(Neurologic prognostication by Deep learning based Neuroimaging analysis in post cardiac arrest patients)’이라는 제목으로 대한중환자의학회 학술대회에서 발표됐다.
인공지능을 활용한 뇌영상 분석 알고리즘을 통해 신경학적 예후를 예측한 연구는 이번이 세계 최초며 이러한 성과로 이정화 교수는 대한중환자의학회 학술대회에서 우수초록상을 수상했다.
