서울성모병원 연구팀이 채혈 없이 수술 중인 아이의 호흡 상태를 확인하는 인공지능(AI) 상용화에 첫발을 뗐다. 기반 기술 특허 등록 절차에 들어갔고, 3년 내 소프트웨어 의료기기(SaMD) 인허가를 받는다는 목표다.
김현호 가톨릭대 서울성모병원 성 니콜라스 어린이병원 교수(소아청소년과)는 “이번 소아 연구의 바탕이 된 성인 대상 기술 '수술 중 동맥혈 이산화탄소 비침습적 모니터링 장치 및 방법'이 특허결정을 받아 현재 등록 절차를 밟고 있다”며 “등록이 완료되면 산학협력단을 통해 의료기기 기업과의 공동개발이나 기술이전을 검토할 계획”이라고 밝혔다.
연구팀은 이 기술을 신생아·영아로 넓히는 것을 다음 단계로 잡고 신생아 중환자실에 고해상도 생체신호 수집 인프라를 구축하고 있다. 내년 데이터베이스 구축에 착수해 3년 내 유의미한 데이터를 쌓는다는 구상이다. 김 교수는 “생체신호를 수집하는 것 자체가 어려운 일”이라며 “AI 모델을 병원에서 실제로 쓰려면 모델보다 데이터가 끊김 없이 들어오는 환경을 먼저 만들어야 한다”고 말했다.
수술 중에는 인공호흡이 적절한지 판단하기 위해 혈중 이산화탄소 농도를 확인한다. 가장 정확한 건 동맥 채혈이고, 날숨 속 이산화탄소로 가늠하는 방법은 실제 수치와 차이가 난다.
연구팀이 개발 중인 AI는 날숨 수치에 체온·분당 환기량·연령 등 10가지 정보를 더해 혈중 수치를 추정한다. 국제학술지 '아네스테지올로지'에 선공개된 논문에서 소아 환자 3586명 데이터로 분석한 결과 AI 평균 오차는 2.73㎜Hg로 날숨 수치만 쓰는 기존 방식(3.56㎜Hg)보다 23% 작았다. 병원과 시기를 바꿔 두 차례 다시 검증했을 때도 오차가 3.6㎜Hg대로 고르게 나왔다.
현장에서 체감할 변화는 채혈 부담 경감이다. 김 교수는 “작은 아기는 검사할 때마다 피를 뽑는 것 자체가 쉽지 않다”며 “기도 삽관 중인 아이는 호기말 이산화탄소로 모니터링하는데, 이를 활용해 예측하는 모델이 있으면 혈액검사를 덜 하면서 모니터링은 더 촘촘히 할 수 있다”고 말했다. 이어 “동맥관을 잡더라도 채취로 인한 실혈량이 줄어 빈혈 위험도 함께 낮아진다”며 “정밀의료에 더 가까워지는 것”이라고 덧붙였다.
실제 진료에 쓰려면 수술장에서 AI 추정치를 혈액검사 결과와 직접 비교하는 연구부터 거쳐야 한다. 현재 설계를 논의 중이다. 이번 연구 제1저자는 서울아산병원 마취통증의학과 박주현 전공의와 고려대 의대 조채은 학생이다.
김 교수는 “전공의와 학생에게 의사과학자로 갈 기회를 주고 싶었다”며 “초기값을 함께 상의하고 분석까지 직접 진행했고, 소아 영역에서도 충분히 가치 있는 논문을 쓸 수 있다는 걸 보여주고 싶었다”고 설명했다.
전공의 시절부터 13년간 신생아를 봐온 김 교수는 이 기술을 함께 키울 파트너의 기준도 밝혔다.
그는 “소아나 신생아 쪽은 돈이 되지 않는 영역이라, 수익성만이 아니라 다른 가치를 보고 투자해줄 곳이 필요하다”며 “이런 기기가 저개발국가에서도 도움이 될 수 있다고 본다”고 강조했다. 이어 “신생아는 정말 보람된 분야”라며 “AI 연구처럼 소아연구의 길도 여러 갈래인 만큼 젊은 임상의 참여를 바란다”고 덧붙였다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
