이른둥이 인공호흡기 떼는 골든타임 |
인공지능 모델로 찾는다 |
인터뷰. 소아청소년과 정영화 교수 |
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이른둥이 인공호흡기 떼는 골든타임 |
인공지능 모델로 찾는다 |
인터뷰. 소아청소년과 정영화 교수 |
이른둥이(미숙아)의 인공호흡기 발관(Extubation) 시점은 빨라도, 늦어도 안 된다. 하지만 명확한 기준이 없어 의료진의 판단에 의존하는 실정이다. 이에 소아청소년과 정영화 교수 연구팀이 실시간 생체신호를 분석해 발관 성공률을 예측하는 인공지능 모델을 개발해 냈다. 이를 보조적으로 활용하면 이른둥이의 조기 발관 및 발관 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이른 주수에 출생한 이른둥이는 호흡기계의 미성숙으로 호흡곤란이나 잦은 무호흡이 발생할 수 있습니다. 이런 경우 정상적으로 자가호흡이 가능할 때까지 기도 삽관 후 인공 호흡기를 사용해야 합니다. 또한 미성숙한 폐로 인해 신생아중환자실에 입원하는 동안 장기간 침습적 기계환기를 포함한 여러 호흡 보조가 필요한 경우가 많습니다. 특히 주수가 짧을수록, 몸무게가 적을수록 그 빈도가 높아지죠. 최근 신생아학의 발전으로 점점 더 짧은 주수의 이른둥이들이 생존하게 되면서 생후 초기 기도 삽관이 필요한 경우가 늘고 있습니다. 마찬가지로 폐 미성숙에 의해 지속적인 기도 삽관을 유지한 채 인공호흡기 치료가 필요한 경우도 증가하고 있습니다.
이른둥이에게 인공호흡기는 되도록 최소한의 기간만 사용하고 발관하는 것이 좋습니다. 인공호흡기를 통해 숨 쉬는 기간이 필요 이상으로 길어지면 폐가 지속적으로 손상되기 때문입니다. 기관지폐이형성증은 미숙한 폐의 발달 과정 중 지속적인 염증과 손상으로 발생하는데, 기도 삽관 후 장기간 기계환기를 받을수록 이러한 기관지폐이형성증의 발생 위험을 높이고, 신경 발달도 지연시키는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 가능하다면 조기에 발관하는 것이 중요합니다.
기관지폐이형성증이란? 주로 초이른둥이에게 발생하는 만성폐질환으로, 호흡곤란이 심해 장기간 인공호흡기 치료나 산소 공급을 받아야 한다.
반면 발관이 너무 이르면 잦은 저산소증과 고이산화탄소혈증이 발생해 뇌에 안 좋은 영향을 끼칠 수 있고, 발관 실패에 이를 수 있습니다. 특히 주수가 이를수록 무호흡 및 여러 다른 동반 질환으로 인해 발관에 실패할 확률이 높아지고, 발관에 실패할 경우 발생하는 혈역학적인 불안정성 역시 환자의 경과를 악화시킬 수 있습니다. 또한 잦은 발관 실패는 그 자체로 기관지폐이형성증의 발생 위험을 증가시킬 수 있어요. 따라서 발관 성공률을 최대한 높이면서, 너무 늦지도, 이르지도 않은 적절한 발관 시점을 찾는 것이 중요합니다. 하지만 아직 발관에 대한 명확한 기준이 없어 센터마다 환자의 임상 상태에 따라 의료진 개개인의 판단에 의존해 발관을 시도하고 있으며, 1,000g 미만의 이른둥이에서 발관 후 이를 유지하는 데 성공할 확률은 평균 60~73% 수준으로 보고되고 있습니다.
고이산화탄소혈증이란? 혈중에 이산화탄소가 비정상으로 증가한 상태. 호흡촉박, 호흡곤란이 발생하고 심하면 의식 상실, 전신 경련이 일어난다.
분당서울대병원 신생아중환자실은 고도화된 의료정보시스템을 통해 신생아중환자실에 입원한 환자들의 생체활력징후 등의 정보가 이미 실시간으로 데이터화되고 있습니다. 이 데이터베이스를 이용하여 디지털헬스케어연구사업부 유수영 교수팀과 함께 임상 현장에서 발관 성공률을 실시간 예측할 수 있는 시스템 개발을 계획했습니다. 2003년부터 2019년까지 분당서울대병원에서 태어난 32주 미만의 이른둥이 중 기도 삽관 후 침습적 인공호흡기를 사용한 678명의 데이터를 인공지능을 통해 분석·학습하는 과정을 거쳐, 2022년 안정적인 성능을 보이는 발관 성공 예측 모델 ‘NExt-Predictor’를 개발했습니다. 또 자체 내부 데이터 베이스 및 외부 중환자실 데이터베이스(MIMIC-III)를 이용해 NExt-Predictor가 높은 성능을 보임을 검증했습니다.
NExt-Predictor의 가장 큰 장점은 이미 모니터링하고 있는 생체활력징후 및 의무 기록 정보를 활용해 실시간 성공 예측률을 계산해준다는 것입니다. 따라서 예측을 위해 환자에게 별도의 추가 검사를 시행하거나 추가 장비를 도입할 필요가 없습니다. 또한 환자의 상태 변화를 가장 먼저 보여 주는 것이 생체활력징후이기 때문에 환자의 실시간 상태 변화를 임상 의사가 인지하기 전에 모델에 반영해 예측률을 보여준다는 장점이 있습니다.
본 연구의 의의는 현재 임상의사 개개인의 판단만으로 이루어지는 발관 시점 결정에 추가적인 도움을 줄 수 있는 AI모델을 개발했다는 점입니다. 이 모델을 임상 판단의 보조적인 근거 수단으로 이용함으로써, 발관의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이를 통해 기도 삽관을 한 이른둥이의 조기 발관 및 발관의 성공률을 높이고, 장기적으로 기관지폐이형성증의 발병률을 감소시키는 데 도움을 줄 수 있기를 바랍니다.
현재 개발한 AI 모델을 이용한 전향적 임상연구를 계획해 진행 중입니다. 향후 목표는 안정적인 NExt-Predictor의 성능을 확인해 생체활력징후 모니터나 EMR에 반영함으로써 실시간 임상 의사에게 정보를 제공하고 판단에 도움을 주는 것입니다.
신생아학의 발전으로 초극소저체중 이른둥이의 생존율이 매우 높아졌으며, 예후 역시 많이 향상됐습니다. 현재 분당서울대병원 신생아중환자실의 의료진들은 이른둥이들이 건강하게 성장할 수 있도록 24시간 치료에 전념하고 있습니다. 앞으로도 아이들의 성장과 발달에 도움이 되도록 연구를 지속해 예후를 향상시키기 위해 노력하겠습니다.
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