전문의 부족으로 인해 의료기관의 최대 난제가 되고 있는 소아 마취 분야에 마침내 인공지능이 접목되면서 새로운 길이 열릴 것으로 보인다.

초 단위 데이터 분석을 통해 실시간으로 산소 수치를 모니터링하는 인공지능 솔루션이 그 가능성을 인정받았기 때문이다.

현지시각으로 13일 미국 텍사스에서 진행중인 미국 마취과학회 연례회의( ANESTHESIOLOGY 2025)에서는 인공지능을 통한 소아 마취 솔루션에 대한 연구 결과가 발표됐다.

현재 전 세계적으로 마취과 전문의 부족은 의료기관의 큰 난제가 되고 있다. 특히 소아 마취 전문가는 더 귀하다는 점에서 수요와 공급이 맞지 않는 상태.

소아의 경우 같은 연령대라 하더라도 해부학적 구조가 다양하다는 점에서 호흡관의 적절한 크기와 취이를 결정하고 모니터링하는데 더 어려움이 있기 때문이다.

생체 신호를 이용하는 인공지능 솔루션이 고도화되면서 마취 분야에 이를 접목하기 위한 시도가 이어지고 있는 것도 이러한 이유 때문이다.

만약 인공지능이 수천, 수만개의 데이터 포인트를 실시간으로 분석할 수 있다면 마취과 전문의의 업무 부담을 크게 줄여줄 수 있기 때문이다.

이에 따라 미시간대 의과대학 아디티야 샤(Aditya Shah) 박사는 인공지능 솔루션을 통한 소아 마취에 대한 검증 연구를 진행하고 이에 대한 가능성을 진단했다.

그 결과 인공지능 솔루션은 소아 마취의 가장 큰 난제인 호흡관 크기와 위치를 정확하게 분석해내는데 성공했다.

3만 7천명의 소아의 데이터를 활용한 머신러닝을 통해 소아의 해부학적 특성에 맞춰 이에 대해 즉각적인 해법을 제시했기 때문이다.

이를 통해 인공진으 모델은 현재 현재 표준적으로 사용하는 나이와 키를 사용한 결과값과 비교해 오류를 50%나 줄이는데 성공했다.

수술 후 통증 평가에서도 인공지능 솔루션은 우수한 성능을 발휘했다.

실제로 소아의 경우 자신의 감정을 정확하게 표현하는데 한계가 있다는 점에서 통증 평가가 어려웠던 것이 사실.

이로 인해 의료진은 전문가적 관찰 평가를 통해 소아의 통증을 예상하는 FLACC 척도와 소아의 미소부터 울음까지 표정을 통해 평가하는 Wong-Baker를 활용하고 있다.

하지만 인공지능 솔루션은 149명의 소아를 대상으로 울음과 초조, 웃음 등을 통해 1000회 이상의 통증 평가를 훈련해 95%의 정확도로 통증을 정확히 평가했다.

가장 중요한 산소 수치 모니터링에서도 인공지능은 뛰어난 가능성을 보여줬다.

현재 소아 마취의 경우 혈중 산소 수치를 추적하는 방식으로 진행되지만 일정 수준 이하로 낮아지는 위험한 상황이 돼야 알람이 울리는 방식으로 진행되고 있다.

그러나 연구진은 1만 3000건 이상의 수술을 기반으로 마취 기계의 산소 수치 데이터를 초 단위로 분석하도록 인공지능을 훈련해 미세한 변화까지 포착할 수 있도록 개발했다.

그 결과 이 인공지능 솔루션은 현재 표준 경도 시스템이 울리기 최소 60초 전에 위험 상황을 의사에게 미리 경고해 인공호흡기를 조정하거나 분비물을 제거하는 등의 시간을 확보할 수 있도록 도왔다.

아디티야 샤 박사는 "인공지능 솔루션은 마취과 전문의에게 개인화된 실시간 의사 결정 지원을 제공할 수 있으며 이는 정밀성이 특히 중요한 소아 환자의 합병증과 예후에 큰 영향을 준다"며 "조만간 임상 현장에서 상용화된 솔루션을 만나볼 수 있을 것"이라고 밝혔다.