심장 수술 후 가장 큰 난제로 꼽히는 혈당 수치를 환자 데이터만으로 알아서 관리하는 인공지능(AI) 모델이 나와 주목된다.

다양한 프로토콜의 적용에도 한계가 있었던 분야에 인공지능이 해법으로 등장한 것으로 중환자 관리의 새로운 가능성을 열었다는 것이 전문가들의 분석이다.

현지시각으로 29일 국제학술지 네이쳐(Nature)에는 심장 수술 후 혈당 관리를 위한 인공지능 모델의 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1038/s41746-025-01709-9).

다양한 이유로 심장 수술이 진행될 경우 환자는 고혈당과 저혈당 모두의 위험에 노출되며 이러한 급격한 혈당 변화는 심각한 합병증을 일으킬 수 있다는 점에서 경각심이 높아지고 있다.

이로 인해 이러한 혈당 관리를 모니터링하며 인슐린을 투여하는 방식이 활용되고 있지만 워낙 복잡한 수술의 과정과 불확실성으로 인해 늘 한계가 있는 것이 사실.

이로 인해 의학계에서는 가이드라인 등을 통해 다양한 프로토콜을 마련해 권고하고 있지만 이 또한 예측 불확실성과 환자간의 차이로 인해 기대에 못미치는 결과를 가져오는 경우가 많다.

마운트 시나이 아이칸 의과대학 안킷 사쿠자( Ankit Sakhuja) 교수가 이끄는 연구진이 이에 대해 인공지능을 접목하는 시도를 진행한 배경도 여기에 있다.

만약 인공지능이 알아서 이러한 환자의 혈당 관리를 담당해준다면 의료진의 부담을 줄이는 동시에 환자의 예후에도 큰 도움이 될 수 있기 때문이다.

이에 따라 연구진은 5228명의 환자 데이터에 대한 강화 학습을 통해 각 환자에게 필요에 맞는 정확한 인슐린 용량을 추천하는 'GLUCOSE'라는 인공지능 모델을 개발했다.

이후 920명의 환자를 대상으로 내부 검증을 진행한 결과 이 인공지능 모델은 평균 추정 보상(estimated reward) 0.0을 달성해 임상 의사 -1.29를 능가했다.

또한 649명의 환자를 통해 이뤄진 외부 검증에서도 인공지능 모델은 평균 추정 보상 0.63을 기록해 임상 의사(-1.02)를 넘어섰다.

특히 10년 이상의 숙련된 임상 의사와의 비교에도 안전성과 효과, 수용성 측면에서 최소 동등하거나 능가하는 성능을 보여줬다.

연구진은 이 인공지능 모델을 전자의무기록(EMR)과 연계할 경우 심장 수술 환자는 물론 중환자실에서 실시간 인슐린 투여에 대한 부담을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

안킷 사쿠자 교수는 "이 모델은 환자의 데이터만으로 숙련된 임상 의사보다 더욱 정확하게 인슐린 투여의 필요성과 용량을 분석하고 추천했다"며 "EMR과 결합할 경우 의료진의 부담과 업무를 크게 줄여줄 것으로 기대한다"고 밝혔다.