인공지능(AI)을 활용해 척추 수술 후 환자의 통증과 기능, 삶의 질 개선 가능성을 수술 전에 예측할 수 있는 머신러닝 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
아주대학교병원 신경외과 노성현 교수팀과 경북대학교 데이터사이언스대학원 김수현 교수팀은 공동 연구를 통해 요추 유합술 후 환자의 임상적 호전 가능성을 예측하는 AI 기반 머신러닝 모델을 개발했다고 밝혔다.
요추 유합술은 척추관 협착증, 척추전방전위증, 퇴행성 척추변형 등 다양한 요추 퇴행성 질환 치료에 시행되는 대표적인 척추 수술이다. 최근에는 단순히 수술이 성공했는지를 넘어 환자의 통증 감소, 기능 회복, 삶의 질 향상 등 실질적인 치료 결과가 중요한 평가 기준으로 자리 잡고 있다.
연구팀은 2021년 1월부터 2023년 12월까지 아주대학교병원에서 요추 유합술을 받은 환자 359명의 임상 데이터를 분석했다.
분석에는 나이, 성별, 체질량지수(BMI), 골밀도, 흡연력, 재수술 여부, 당뇨·고혈압 등 동반질환과 수술 전 삶의 질 평가 결과 등 총 22개의 수술 전 정보를 활용했다.
이를 기반으로 수술 후 환자에게 나타나는 임상적으로 의미 있는 호전(Clinically Significant Improvement, CSI) 가능성을 예측하는 모델을 구축했다.
연구팀은 수술 후 최대 2년간 추적 관찰한 자료를 바탕으로 삶의 질 개선 여부를 평가했으며, 의료 데이터 분석에 활용되는 대표적인 머신러닝 알고리즘인 △Gradient Boosting △AdaBoost △Random Forest △Extra Trees △XGBoost △LightGBM 등 6가지 모델을 적용해 성능을 비교했다.
그 결과 Extra Trees 알고리즘 기반 예측 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 해당 모델은 예측 정확도를 평가하는 F1-score에서 0.850, 환자의 삶의 질 개선 여부를 구분하는 변별력을 나타내는 AUROC에서 0.835를 기록했다.
F1-score와 AUROC는 모두 1에 가까울수록 예측 성능이 우수함을 의미한다.
추가 분석에서는 수술 후 삶의 질 개선과 환자 만족도에 영향을 미치는 주요 요인으로 △고혈압 △당뇨 △BMI △골밀도 △재수술 여부 등이 확인됐다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 수술 후 결과 정보가 아닌 수술 전에 확인 가능한 임상 정보만으로 환자의 예후를 예측하는 모델을 개발했다는 점이다. 이는 실제 진료 현장에서 환자별 수술 기대 효과를 설명하고 치료 계획을 수립하는 데 활용될 가능성을 보여준다.
노성현 교수는 “척추 수술의 성과는 단순히 수술이 성공했는지가 아니라 환자의 통증과 기능, 삶의 질이 실제로 얼마나 개선됐는지로 평가해야 한다”며 “이번 연구는 AI를 활용해 수술 전 단계에서 환자별 예후를 예측하고, 보다 정밀한 환자 맞춤형 상담과 치료 계획 수립을 지원할 수 있는 가능성을 제시했다”고 말했다.
김수현 교수는 “AI를 활용하면 기존 통계 분석만으로는 파악하기 어려운 복합적인 임상 패턴을 분석할 수 있다”며 “이번 연구는 설명 가능한 AI 기술을 척추 수술 분야의 실제 임상 의사결정 과정에 적용할 수 있음을 보여준 사례”라고 설명했다.
한편 이번 연구 결과는 국제 의학 학술지 ‘Yonsei Medical Journal’에 ‘Prediction of Clinically Significant Improvement after Lumbar Fusion Surgery Based on Machine Learning(기계학습 기반 요추 유합술 후 임상적으로 의미 있는 호전 예측)’이라는 제목으로 게재됐다.
연구에는 아주대학교병원 노성현 교수와 경북대학교 김수현 교수가 공동 교신저자로 참여했으며, 아주대학교 의과대학 조호연 학생과 경북대학교 이다인 대학원생이 공동 제1저자로 연구를 수행했다.
