AI 기반 수술 ‘수술 전 마취 위험 예측’ 거대언어 모델 개발

71만여명 수술 데이터 학습…전문의 예측보다 특이도·민감도↑

수술 전 위험을 보다 빠르고 정확하게 예측할 길이 열렸다. 

서울대병원은 마취통증의학과 이형철·윤수빈 교수 및 국가전략기술 특화연구소 이현훈 교수 공동연구팀이 71만여명의 수술 데이터를 바탕으로 수술 전 마취 위험을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 그 성능을 검증한 결과를 발표했다고 10월 28일 밝혔다.

국내 의료 현장에서는 환자의 전반적인 건강상태를 1등급(건강한 환자)부터 6등급(뇌사 상태)으로 구분하는 ‘미국마취과학회 신체상태 분류(ASA-PS)’를 도입해 마취 위험과 전반적인 수술 위험의 예측 도구로 널리 활용하고 있다.

그러나 ASA-PS 체계는 중증도 기준이 주관적이어서 의료진 간 ASA-PS 등급 분류가 불일치하는 문제가 종종 발생하고 있어 의료 서비스를 효율적으로 제공하려면 중증도 마취 위험을 일관적·객관적으로 파악할 수 있는 수술 전 평가 도구가 필요한 상황이다.

연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 2004-2023년 서울대병원에서 수술 받은 대규모 환자 데이터를 학습시켜 ASA-PS 등급을 자동 분류하는 거대언어모델을 개발했다. 

이 모델은 사람의 언어를 이해하는 챗GPT처럼 자연어처리 기술을 기반으로 하는 인공지능으로, 특히 의료 기록과 개인정보 보안에 특화돼 있다.

이 거대언어모델을 활용하면 환자의 건강상태·기저질환 등을 간략하게 서술한 ‘마취 전 평가 요약문’을 바탕으로 ASA-PS 등급을 신속하고 객관적으로 분류할 수 있다. 

따라서 임상 현장에서 의사소통의 효율성과 환자 안전을 증진하는 데 도움이 될 수 있다는 것이 연구팀의 설명이다.

환자 460명의 데이터를 바탕으로 분류 성능을 평가한 결과, 모든 ASA-PS 등급에 대한 이 모델의 평균 예측 정확도(AUROC)는 0.915로, 수치가 1에 가까울수록 완벽한 예측을 의미하는 것을 고려하면 예측 정확도는 매우 높은 수치라고 할 수 있다.

또한, 거대언어모델 및 마취과 전문의 분류 성적은 각각 특이도(0.901 vs 0.897), 정밀도(0.732 vs 0.715), F1-점수(0.716 vs 0.713)로, 모두 거대언어모델이 조금씩 우수한 성능을 보였다.

추가적으로 임상적 의사결정에 중요한 ASA-PS 1~2등급(건강한 사람 및 경미한 전신질환)과 3등급 이상(중증도 전신질환 이상)의 환자를 구분하는 데 있어 거대언어모델의 오류율은 11.74%로, 마취과 전문의의 오류율 13.48%보다 우수한 성적이다.

이형철·윤수빈 마취통증의학과 교수는 “이 연구 결과는 인공지능 기술이 임상 현장에서 실질적으로 활용될 수 있음을 보여주는 성과”라며 “후속 연구를 통해 환자의 안전 및 의료 질 향상에 기여할 수 있는 기술을 지속적으로 개발할 수 있도록 노력할 예정이다”라고 말했다.

이현훈 국가전략기술 특화연구소 교수는 “인공지능 수술 전 평가 모델이 세계적으로 활용될 수 있도록 특화연구소의 데이터를 바탕으로 세계적으로 협력하면서 글로벌 기술사업화를 추진해나갈 계획”이라고 전했다.

한편, 이번 연구는 디지털 헬스케어 분야의 네이처 파트너 저널 ‘디지털 메디신(npj Digital Medicine, IF;12.4)’ 최근호에 게재됐다.