경제
소아 수술 중 채혈 없이 이산화탄소 예측하는 AI 모델 개발
뉴스보이
2026.07.21. 09:55
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간단 요약
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반복 채혈의 부담을 줄이고 수술 중 소아 환자의 상태를 정밀하게 파악할 수 있게 됐습니다.
기존 방식보다 오차를 23% 줄인 AI 모델이 국제학술지에 게재되며 임상 활용 가능성을 높였습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
가톨릭대학교 서울성모병원 성 니콜라스 어린이병원 김현호 소아청소년과 교수팀이 수술 중 생체신호 데이터를 활용해 소아 환자의 동맥혈 이산화탄소 분압을 채혈 없이 추정하는 인공지능(AI) 모델을 개발했습니다. 소아는 혈관이 가늘어 동맥관 삽입 시 혈관 손상 등 합병증 위험이 크고, 반복된 채혈이 빈혈을 유발할 수 있다는 점에 착안한 결과입니다.
연구팀은 서울대학교병원 마취통증의학과 연구진이 구축한 공개 수술실 생체신호 데이터베이스(VitalDB)에 등록된 소아 환자 3586명으로부터 확보한 8853쌍의 데이터를 후향적으로 분석했습니다. 모델에는 호기말 이산화탄소, 체온, 분당 환기량, 연령, 흡입산소분율, 심장질환 유무, 폐 순응도, 수술 전 헤모글로빈, 체질량지수, 평균동맥압 등 10개 핵심 변수가 적용됐습니다.
개발된 AI 모델은 평균절대오차(MAE) 2.73mmHg를 기록해 기존 호기말 이산화탄소 단독 측정 방식인 3.56mmHg보다 오차를 약 23% 줄이는 성과를 거뒀습니다. 또한 충남대병원 환자 50명(92건)과 서울대병원 환자 499명(2138건)을 활용한 외부 검증에서도 각각 MAE 3.65mmHg와 3.67mmHg를 기록하며 높은 재현성을 확인했습니다.
이번 연구는 마취·통증 분야 국제학술지 'Anesthesiology'에 게재됐으며, 서울아산병원 마취통증의학과 박주현 전공의와 고려대학교 의과대학 조채은 학생이 제1저자로 참여했습니다. 김현호 교수는 이번 모델이 동맥관 삽입이 어려운 상황에서 유용한 보조도구가 될 것이라며, 실제 임상 적용을 위해서는 전향적 임상시험을 통한 추가 검증이 필요하다고 설명했습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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