기도 삽관 후 인공호흡기를 사용하는 미숙아의 인공호흡 장치를 제거하는 발관(extubation) 시점을 결정하는 데 도움을 주는 인공지능 모델이 국내 의료진에 의해 개발됐다.
분당서울대병원 고위험산모신생아통합치료센터 정영화ㆍ최창원 교수(소아청소년과), 디지털헬스케어연구사업부 유수영 교수, 송원근 연구원 등 연구팀은 기도 삽관 후 인공호흡기를 사용하는 미숙아의 발관 성공률을 평가하는 모델을 개발, 저명 국제학술지 ‘International Journal Of Medical Informatics’ 최신호에 보고했다.
미숙아들은 출생 후 호흡기가 제대로 기능하지 못해 호흡곤란이나 무호흡 등이 발생하는 경우가 많고, 출산 시기가 이를수록 이러한 위험에 노출될 가능성이 높아진다. 이때는 정상적으로 자가 호흡이 가능할 때까지 기도 삽관 후 인공호흡기를 사용하게 된다.
이러한 인공호흡기는 가능하다면 최소한의 기간만 사용하고 발관(제거)하는 것이 좋다. 인공호흡기를 통해 숨을 쉬는 기간이 필요 이상으로 길어질수록 폐가 정상적으로 성장하지 못할 가능성이 높아지기 때문이다. 실제로 장기간의 기도 삽관 및 인공호흡기 사용은 미숙아의 기관지폐이형성증 위험을 높이고, 신경 발달도 지연시키는 것으로 알려져 있다.
반대로 발관이 너무 이르게 이뤄질 경우 저산소증과 고이산화탄소혈증이 발생해 뇌에 안 좋은 영향을 끼칠 수 있고, 마찬가지로 기관지폐이형성증의 발생 위험이 증가할 수 있다. 너무 늦지도, 이르지도 않은 최적의 발관 시점을 정해야 한다는 의미다.
그러나 현재는 이에 대해 명확히 합의된 지침이 없어 주치의의 판단에 의존하고 있는데, 1000g 미만의 미숙아에서 발관 후 이를 유지하는 데 성공할 확률은 평균 60-73% 수준으로 보고되고 있다.
이에 연구팀은 2003년부터 2019년까지 분당서울대병원에서 태어난 32주 미만의 미숙아 중 기도 삽관 후 침습적 인공호흡기를 사용한 678명의 데이터를 활용, 심장박동ㆍ호흡 등의 생체 신호를 분석해 발관 성공 여부를 예측하는 기계학습 알고리즘을 개발했다.
‘NExt-Predictor’라는 명칭의 이 발관성공 예측모델은 정확도를 나타내는 곡선하면적(AUC) 0.805, 정밀도(precision)는 0.917 수준으로 매우 뛰어난 예측이 가능하다. 이러한 예측성능은 미국의 MIMMIC-III 데이터를 기반으로 분석했을 때도 안정적으로 유지됐으며, 기본적인 생체 신호만을 사용하기 때문에 별도의 장비가 필요하지 않은 장점도 있다.
분당서울대병원 고위험산모신생아통합치료센터 정영화 교수는 “인공호흡기를 쓰는 미숙아는 빨라도, 늦어도 안 되는 최적의 시점에 인공호흡기를 떼는 것이 중요하다”며 “그러나 이에 대한 정확한 기준을 마련하는 데 어려움이 있었던 만큼, 발관 성공 가능성을 예측해주는 인공지능이 의료 현장에서 큰 도움이 될 것이라 판단해 개발하게 됐다”고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 환자의 실시간 생체신호를 인공지능으로 분석해 발관 성공 예측모델을 개발한 국내 첫 연구로, 보건복지부의 연구비 지원을 받아 이뤄졌다.
