[메디칼업저버 박선혜 기자] 국내 연구팀이 말기 신부전 환자의 혈액투석 중 발생할 수 있는 저혈압을 예측하는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 

가톨릭대 서울성모병원 신장내과 정병하(공동교신저자)·이한비(제1저자), 여의도성모병원 신장내과 고은실(공동교신저자) 교수팀은 투석 중 저혈압을 예측할 수 있는 인공지능 시스템(CMC-IDH-X-Artificial Intelligenence system)을 개발했다.

이는 가톨릭중앙의료원 의료분야 임상데이터 정보관리시스템인 CMCnU CDW(Clinical Data Warehouse) 플랫폼을 활용했으며, 의료원 산하 7개 병원 혈액투석 환자 2007명, 94만 3220건의 투석 연관 임상자료를 분석하고 데이터 세트를 구축한 결과다.

저혈압 예측 AI 시스템은 투석 시작 전 혈압과 한외여과율, 이전 투석 중 저혈압 기왕력 등 임상 자료를 기반으로 위험도를 계산한다. 

그 결과 실제 저혈압 발생 위험을 예측하는 음성 예측도가 0.97로, 투석 시작 전 그리고 투석 중 저혈압 발생 위험을 거의 정확하게 선별했다. 예측능력은 수치가 1에 가까울수록 우수하다.

혈액투석은 말기 신부전 환자의 생명을 유지하는 필수 치료다. 그러나 투석 중 흔하게 발생하는 혈압 저하, 즉 투석 중 저혈압은 구역감, 저린 증상 등을 일으켜 환자의 불편감을 유발하고 삶의 질을 저하시킨다. 또 장기적으로 심혈관 합병증 위험도가 높아지면서 사망률을 증가시킬 수 있는 중요한 원인으로 지목된다.

따라서 투석 환자에서 투석 중 저혈압을 예측하고 예방하는 것이 중요해 지금까지 많은 연구가 시행되고 있다. 하지만 환자 및 투석 치료와 연관된 다양한 인자들이 복합적으로 작용해 저혈압이 발생하므로, 시행 전 이를 정확하게 예측하기란 어려웠다.

정병하 교수는 "AI 시스템을 이용한 전향적 연구를 계획 중"이라며 "보다 정교해진 AI 시스템이 개발된다면, 향후 투석 환자의 삶의 질과 생존율을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것"이라고 설명했다.

이한비 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 CDW(임상데이터 웨어하우스) 투석환자 데이터를 활용해 투석 중 저혈압뿐 아니라 빈혈을 비롯한 투석 환자의 건강과 밀접하게 연관된 질환 치료에 도움이 되는 AI 시스템 개발 연구를 지속할 것"이라고 밝혔다. 

한편 이번 연구 결과는 유럽신장학회 공식 학술지 Nephrology Dialysis Transplantation 정식 게재에 앞서 4월 온라인판에 실렸다.