보건산업진흥원, 서울대병원 연구팀 연구 결과 밝혀
환자 활력 등 24가지 상태 실시간 분석해 약물 투약
환자 활력 등 24가지 상태 실시간 분석해 약물 투약
[세종=뉴시스] 왼쪽부터 서울대병원 중환자의학과 이홍열 교수, 마취통증의학과 류호걸 교수, 이형철 교수, 데이터사이언스연구부 이현훈 교수.(사진=한국보건산업진흥원) *재판매 및 DB 금지
[세종=뉴시스] 박영주 기자 = 서울대병원 연구팀이 중환자실 섬망 예방을 위한 약물 투여량을 최적화하는 인공지능(AI) 모델 개발에 성공했다.
한국보건산업진흥원은 국내 연구진이 중환자실(ICU) 환자의 섬망 예방을 위한 AI 기반의 덱스메데토미딘 약물 투여량을 최적화하는 모델을 개발했다고 16일 밝혔다.
섬망은 중환자실에서 흔히 발생하는 급성 정신 혼란 증상으로 주의력과 인지기능이 급격히 저하돼 환자의 생존율과 예후에 부정적인 영향을 미치는 증상이다. 중환자실에서 섬망 예방을 위해 진정제인 덱스메데토미딘이 사용된다.
중환자실에서 섬망은 20~80% 발생하는 중대한 합병증으로 환자의 장기적인 인지기능 저하, 기계호흡 기간 연장, 재원 기간 연장 등을 수반한다. 최근 덱스메데토미딘이 섬망 예방에 효과적인 것으로 알려졌으나 그동안 투여량 결정은 의사 경험에 의존하기에 일관성이 부족하다는 문제가 지적됐다.
환자에게 약물이 과잉 투여됐을 때 맥박이 지나치게 느려지거나 저혈압이 발생하는 등 부작용을 일으킬 수 있으므로 용량 조절은 중요하다.
이에 서울대병원 중환자의학과 이홍열 교수, 마취통증의학과 류호걸 교수와 이형철 교수, 데이터사이언스연구부 이현훈 교수 공동 연구팀은 환자 2416명의 데이터를 바탕으로 개별 환자에게 최적화된 맞춤형 약물 투여량을 제시하는 AI 모델을 개발했다.
이 AI 모델은 개별 환자의 활력징후, 혈액검사 결과 등 35가지 상태 정보를 실시간으로 분석해 6시간마다 약물 투여량을 정확하게 제시했다. 이번 연구로 환자는 서맥, 저혈압 같은 약물 부작용 위험이 줄어들고 상태 정보에 맞춰 분석된 최적의 약물 투여량을 받을 수 있게 됐다.
이홍열 서울대병원 교수는 "이번에 개발된 AI 모델은 섬망 예방 약물 투여량을 객관적이고 과학적으로 결정할 수 있다는 강점이 있다"며 "더 낮은 약물 용량으로도 효과적인 예방이 가능하다는 점에서 환자의 부작용 위험을 줄일 수 있을 것"이라고 기대했다.
이번 연구는 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 추진하는 중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS(임상의사결정지원시스템) 개발 사업의 지원으로 수행됐다. 세계적 과학 학술지인 네이처 디지털 메디슨 11월호에 게재됐다.
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