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인공지능으로 수술 결과 예측…AI 시스템 개발 '활발'
무릎 인공관절 수술 후 수혈 위험·시력교정 예측 등 가능
[기사입력 2019-09-10 06:45]

인공지능 의료 시스템의 개발이 활발히 이뤄지고 있다.

10일 의료계 등에 따르면 국내 연구진들은 최근 무릎 인공관절 수술 후 수혈 위험 예측 시스템, 인공지능 시력교정예측 시스템, 신장이식 수술 후 항체매개면역거부반응 여부를 진단해내는 인공지능 등을 개발 의료진에게 도움이 될 것으로 보인다.

서울대병원 이명철·한혁수·노두현 교수팀은 최근 원내에서 무릎 인공관절 수술을 받은 환자 1686명의 데이터를 바탕으로 수혈 가능성을 예측하는 우수한 성능의 모델을 개발했다.

무릎 인공관절 전치환술을 받은 환자들 중 적게는 3%, 많으면 67% 정도가 수술 후 수혈을 받는 것으로 알려졌다.

수혈은 감염과 심부정맥혈전증 등 합병증 확률을 높인다. 심한 경우 사망에 이를 정도로 치명적인 결과를 야기할 수 있다.

연구팀이 개발해 공개한 웹 'http://safetka.net'에  나이, 몸무게, 지혈제 사용여부, 혈소판 수, 헤모글로빈 수치, 수술유형 등 6가지를 입력하면 수술 시 수혈 여부를 예측할 수 있다.

수혈을 막기 위해 위험 인자를 파악하려는 기존 연구들이 있었으나 이번 연구는 기계학습을 이용해 수술 전 정보만으로 수술 후 수혈 위험도를 환자 특성에 맞춰 정확하게 예측했다는 점에서 큰 의의가 있다.

연구팀은 이 프로그램 결과와 실제 수술 후 환자에게 수혈이 됐는지 여부를 조사한 결과 84.2%의 정확성(민감도 89.8%, 특이도 74.8%)을 보였다고 설명했다.

객관적인 평가를 위해 타 병원 환자 400명의 데이터를 입력해 검증한 결과 여전히 뛰어난 성능을 보여 줬다. 개발된 모델이 다른 기관에도 보편적으로 적용될 수 있음을 보여 준다고 연구팀은 전했다.

노두현 교수는 "수술 전 미리 위험도를 파악해 수혈 고위험군은 사전에 지혈제 사용, 빈혈 교정 등 예방조치를 함으로써 안전한 수술이 될 수 있을 것"이라며 "다가오는 AI 시대에 발맞춰 환자 맞춤형 의료에 이번 연구 결과가 중요한 역할을 할 것"이라 말했다.

비앤빛 강남밝은세상안과가 '인공지능(AI) 시력교정예측 시스템'을 개발·도입했다. AI 시력교정예측 시스템은 42만안 시력교정술 데이터와 머신러닝 기술을 결합해 수술 가능 여부, 추천 수술법, 수술 후 예상 시력 등 개인에게 최적화된 맞춤형 진단을 제안하는 시스템이다.

AI 시력교정예측 시스템은 수술 전 60가지 검사를 진행하여 인공지능 기술로 개인별 정교한 데이터를 만든 후 빅데이터와 비교 분석을 통해 가장 적합하고 안전한 수술법을 추천한다.

98%의 정확도로 수술 가능여부 진단이 가능하며 특히 라식, 라섹, 스마일라식 등 모든 수술이 가능한 눈의 경우 각 수술별 교정 시력까지 예측해 환자들에게 최적화된 수술법을 제안한다.

일반적으로 라식, 라섹, 스마일라식 등 모든 수술이 가능한 눈 조건을 가진 사람이라면 라이프스타일과 전문의와의 상담 결과에 따라 수술법을 결정했다. 이 과정에서 마케팅과 업계 흐름에 영향을 받거나 의사의 경험과 숙련도가 반영이 되는 경우가 많았다.

비앤빛 강남밝은세상안과는 정확성, 안전성, 투명성을 목표로 AI 시력교정예측 시스템을 개발했다. 만에 하나 생길 수 있는 오진, 합병증 가능성을 막고 빠른 검사결과 도출이 가능해 환자에게는 안전성을 높이고, 의료진의 정확한 진단에도 도움이 된다.

서울아산병원 융합의학과 김남국·병리과 고현정 교수팀은 병리 조직 슬라이드를 판독해 신장이식 수술 후 항체매개면역거부반응 여부를 진단해내는 인공지능을 개발해 적용한 결과, 병리과 전문의가 직접 판독한 정답과 비교해 약 90%의 정확도를 보였다.

판독 시간도 평균적으로 약 13분밖에 걸리지 않는 것으로 나타났다. 인공지능으로 신장 조직을 분석한 후 병리과 전문의가 추가적으로 판독하면, 혹시 모를 진단 오류 발생 가능성과 진단에 걸리는 시간이 크게 줄어들 것으로 기대된다.

신장이식 수술 전 기증자와 수혜자 사이의 면역 적합성 여부를 판단하기 위해서 조직적합성항원 검사 등 여러 검사를 미리 실시하지만, 신장이식 후 나타날 수 있는 거부반응 중 하나인 항체매개면역거부반응을 완전히 예측할 수는 없다.

따라서 수술 후 항체매개면역거부반응이 의심되면 환자의 신장 조직을 채취한 후 특정 면역염색 기법을 적용해 세뇨관 주위 모세혈관의 개수를 세야 한다. 염색된 모세혈관이 일정 기준보다 많으면 신장이식 거부반응이 실제로 있을 가능성이 매우 높다고 진단한다.

지금까지는 병리과 전문의가 직접 현미경으로 수백 배 확대해 육안으로 분석하고 있다. 하지만 모세혈관이 매우 많다보니 일일이 다 보는 것이 시간이 매우 오래 걸릴 뿐만 아니라, 일부분만 보더라도 눈에 피로가 쌓여 정확도가 떨어질 수밖에 없었다.

거부반응을 예방하기 위해 면역억제제를 사용하지만 발생 가능성을 완전히 제거할 수는 없다. 따라서 최대한 빠르게 실제 거부반응 여부를 진단해내, 필요하다면 면역억제제 용량을 증가시키는 등 추가적인 치료에 즉시 들어가는 것이 매우 중요하다.

연구팀은 먼저 2009년부터 2016년까지 서울아산병원에서 신장이식 수술을 받은 환자들의 신장 병리 조직 슬라이드 200개를 면역염색한 후 인공지능에 학습시켰다.

인공지능에는 인간의 신경망을 본 뜬 합성곱 신경망(CNN) 기술이 적용됐으며, 연구팀은 추가적으로 180개의 신장 병리 조직 슬라이드를 이용해 인공지능 기술의 유효성을 검증했다.

그 결과 신장 병리 조직 슬라이드에서 세뇨관 주위 모세혈관이 있어 꼭 분석해야 하는 영역들을 인공지능 기술이 약 12분 만에 평균 147개씩 찾아냈다.

또한 검출된 영역 중에서 병리과 전문의가 판독한 정답 대비 무려 90%의 정확도로 세뇨관 주위 모세혈관을 약 1분 만에 찾아내, 총 13분 정도 만에 신장이식 거부반응 여부를 판독해냈다. 


강찬우 기자  ehealth@e-healthnews.com
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