[메디칼타임즈=최선 기자] 저출산 속에서도 조산과 고위험 소아 환자가 늘어나면서 수술 중 정밀한 생체신호 모니터링의 중요성이 커지는 가운데, 국내 연구진이 반복적인 동맥 채혈 없이도 혈중 이산화탄소 수치를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 처음 개발했다.

침습적 검사의 부담을 줄이면서도 기존 비침습 검사보다 높은 정확도를 보여 향후 소아 마취와 신경외과 수술 등에서 임상 보조도구로 활용될 가능성을 제시했다.

21일 가톨릭대학교 서울성모병원 성 니콜라스 어린이병원 김현호 교수(소아청소년과) 연구팀은 수술 중 생체신호 데이터를 활용해 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압(PaCO₂)을 추정하는 AI 모델을 개발했다고 밝혔다.

동맥혈 이산화탄소 분압은 전신마취 중 환기 상태를 평가하고 호흡 이상이나 산-염기 불균형을 확인하는 핵심 지표다. 하지만 가장 정확한 측정을 위해서는 동맥관 삽입이나 반복적인 동맥혈 채혈이 필요해 혈관이 가는 신생아와 영아에서는 혈관 손상과 혈류 장애, 빈혈 등의 부담이 따른다.

임상에서는 이를 보완하기 위해 호기말 이산화탄소(EtCO₂)를 비침습적으로 측정하지만, 환기-관류 불균형 등의 영향으로 실제 동맥혈 이산화탄소 분압과 차이가 발생하는 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 호기말 이산화탄소와 다양한 생체신호 및 임상 정보를 AI에 결합했다. 서울대학교병원이 구축한 공개 수술실 생체신호 데이터베이스(VitalDB)에 등록된 소아 환자 3586명으로부터 확보한 8853쌍의 데이터를 후향적으로 분석했으며, SHAP(Shapley Additive Explanations) 기법을 적용해 예측에 영향을 미치는 핵심 변수를 선별했다.

분석 결과 호기말 이산화탄소를 비롯해 체온, 분당 환기량, 연령, 흡입 산소 분율(FiO₂), 심장질환 유무, 폐 순응도, 수술 전 헤모글로빈, 체질량지수(BMI), 평균 동맥압 등 10개 변수가 최종 모델에 포함됐다.

AI 모델은 기존 호기말 이산화탄소 단독 측정보다 높은 정확도를 보였다. 평균절대오차(MAE)는 기존 3.56mmHg에서 2.73mmHg로 약 23% 감소해 보다 정확한 동맥혈 이산화탄소 분압 추정이 가능했다.

외부 검증에서도 성능은 유지됐다. 충남대학교병원 소아 환자 50명(92건)에서는 MAE 3.65mmHg를 기록했고, 서울대학교병원에서 2024년 1월부터 2025년 6월까지 수집한 499명(2138건)의 데이터에서도 MAE 3.67mmHg를 나타냈다.

연구팀은 서로 다른 의료기관과 시기의 데이터에서도 일관된 성능을 확인함으로써 모델의 재현성과 임상 적용 가능성을 입증했다고 설명했다.

김현호 교수는 "이번 AI 모델은 동맥혈가스검사를 완전히 대체하는 것은 아니지만, 동맥관 삽입이 어렵거나 혈액가스검사를 자주 시행하기 어려운 상황에서 유용한 보조 도구가 될 수 있다"며 "특히 소아 신경외과 수술처럼 이산화탄소를 정밀하게 관리해야 하는 환자에서 임상적 활용 가능성이 기대된다"고 말했다. 이어 "실제 임상 적용을 위해서는 전향적 임상시험을 통한 추가 검증이 필요하다"고 덧붙였다.

이번 연구는 수술 중 다양한 생체신호를 활용해 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압을 AI로 추정한 첫 사례라는 점에서 의미가 있다. 연구팀은 향후 침습적 검사의 부담을 줄이면서도 보다 안전한 소아 마취와 수술 환경을 구축하는 데 기여할 것으로 기대했다.

이번 연구의 제1저자는 서울아산병원 마취통증의학과 박주현 전공의와 고려대학교 의과대학 조채은 학생이며, 연구 결과는 국제학술지 Anesthesiology(IF 9.4)에 게재됐다.