혈액투석 중 저혈압 예측 인공지능 시스템 개발

말기신부전(콩팥병) 환자가 혈액 투석 치료 중 발생할 수 있는 저혈압을 예측하는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다.

가톨릭대학교 서울성모병원 신장내과 정병하(공동교신저자)·이한비(제1저자), 여의도성모병원 신장내과 고은실(공동교신저자) 교수팀은 가톨릭중앙의료원 의료분야 임상데이터 정보관리시스템인 CMCnU CDW (Clinical Data Warehouse) 플랫폼을 활용해, 투석 중 저혈압을 예측할 수 있는 인공지능 시스템 (CMC-IDH-X-Artificial Intelligenence system)을 개발했다. 의료원 산하 7개 병원 혈액투석 환자 2007명, 94만 3220건의 투석과 연관된 임상 자료를 분석하고, 데이터 세트를 구축한 결과다.

저혈압 예측 인공지능 시스템은 투석 시작 전 혈압과 한외여과율, 이전 투석 중 저혈압 기왕력 등과 같은 임상 자료를 기반으로 위험도를 계산했다. 그 결과 실제 저혈압 발생 위험을 예측하는 음성 예측도가 0.97로, 투석 시작 전 투석 중 저혈압 발생 위험을 거의 정확하게 선별해 내었다. 예측능력은 수치가 1에 가까울수록 우수하다.

혈액 투석 치료는 말기신부전 환자에 생명을 유지하는 필수 치료법이다. 그러나 투석 중 흔하게 발생하는 혈압 저하, 즉 투석 중 저혈압은 구역감, 저린 증상 등을 일으켜 환자의 불편감을 유발하고, 삶의 질을 저하시킨다. 또한 장기적으로 심혈관 합병증의 위험도가 높아지면서 사망률을 증가시킬 수 있는 중요한 원인으로 지목되어 왔다.

따라서 투석 환자에서 이러한 투석 중 저혈압을 미리 예측하고 예방하는 것은 매우 중요해, 지금까지 많은 연구가 시행되고 있다. 하지만, 환자 및 투석 치료와 연관된 다양한 인자들이 복합적으로 작용해 발생하므로, 시행 전 이를 미리 정확히 예측하기는 여전히 많이 어려웠다.

정병하 교수는 "인공지능 시스템을 이용한 전향적 연구를 계획 중이며, 보다 정교해진 인공지능 시스템이 개발 된다면, 향후 투석 환자의 삶의 질을 높이고 생존율을 높이는데 중요한 역할을 할 수 있을 것"이라고 설명했다.

이한비 교수는 "이번 연구를 통해서 구축된 CDW(임상데이터 웨어하우스) 투석환자 데이터를 활용해 투석 중 저혈압 뿐 아니라 빈혈을 비롯한 투석 환자의 건강과 밀접하게 연관된 질환들의 치료에 도움이 되는 인공지능 시스템 개발 연구를 지속할 것"이라고 포부를 밝혔다.

이번 연구 결과는 신장학 분야의 권위 있는 학술지인 유럽신장학회 (European Renal Association) 공식 학술지 'Nephrology Dialysis Transplantation' 정식 게재에 앞서 온라인에 최근 게재됐다.

장종호 기자 bellho@sportschosun.com