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수술 환자 10명 중 7명이 심한 통증 호소 한다는데...이제,AI가 얼굴 표정 읽고 수술 후 통증 예측

분당서울대병원 마취통증의학과 구본욱 · 박인선 교수팀,정확하고 객관적인 통증 평가 위해 얼굴 표정 및 생체 신호 기반으로 수술 후 환자 통증 예측하는 인공지능 모델 개발
얼굴 표정 데이터 학습시킨 인공지능 모델, AUROC 0.93으로 매우 높은 예측 정확도 보여
통증에 대한 환자의 주관적 호소를 객관적이고 정확하게 평가해, 적절한 통증 관리 치료 가능


분당서울대병원 마취통증의학과 구본욱 · 박인선 교수(사진 우) 팀이 환자의 얼굴 표정만으로 수술 후 통증의 발생을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 유용성을 확인한 연구 결과를 발표했다. 

통증을 표현하는 것은 환자의 건강 상태를 반영하는 중요한 정보 중 하나로, 환자의 안전과 빠른 회복을 위해서는 의료진의 적절한 평가와 신속한 대처가 필요하다. 특히, 수술 환자의 최대 71%가 수술 후 통증을 겪는 것으로 알려져 있는데, 통증의 정도는 매우 주관적이고, 소아나 정신질환자 등 스스로의 통증을 표현하기 어려운 경우 통증의 유무, 강도 등을 정확하게 예측하기 어렵다는 한계가 있었다. 

이에, 구본욱 · 박인선 교수 연구팀은 통증에 대해 반사적으로 나타나는 얼굴 표정, 생리적 신호 등을 이용, 수술 후 환자의 통증을 평가해 빠르고 객관적으로 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 연구를 수행했다. 

연구팀은 전신마취 하에 위 절제 수술을 진행한 환자를 대상으로 ▲수술 전 통증이 없는 상태 ▲수술 후 마취회복실 입실 직후 ▲환자가 진통제가 필요한 정도의 통증을 표현했을 때 ▲진통제 투여 후 통증이 경감된 상태에서의 얼굴 표정을 촬영했다. 이와 함께, 통상적으로 통증 모니터링을 위해 사용되는 진통통각지수(ANI)와 활력 징후와 같은 생리적 신호와, 환자의 주관적인 통증 강도를 표현하는 숫자통증척도(NRS)를 측정했다. 이후 수집한 데이터를 다양하게 조합해 인공지능 모델을 구축하고, 수술 후 통증 강도를 예측할 수 있는지 검증했다. 

그 결과, 얼굴 표정 데이터만을 학습시킨 인공지능 모델이 수술 후 발생한 중증 통증을 매우 높은 정확도로 예측했으며, 이는 생리적 신호(진통통각지수, 활력 징후)를 기반으로 한 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 실제로, 얼굴 표정만 학습시킨 인공지능 모델의 예측 정확도가 AUROC 0.93으로 가장 높았으며, 얼굴 표정과 활력 징후 데이터를 함께 학습한 모델(AUROC 0.84)이 뒤따랐다. AUROC는 인공지능 모델의 예측 정확도를 나타내는 성능지표로, 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다. 

교신저자 구본욱 교수는 “마취회복실에서 빠르고 정확하게 환자의 통증을 평가하는 인공지능을 이용한다면, 적절한 통증 관리 치료를 통해 수술 환자의 회복의 질을 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다”며, “이번에 개발한 모델은 수술 후 통증 환자뿐 아니라, 특히 의사소통이 어려운 환자들의 통증 평가에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다. 

제1저자 박인선 교수는 “이번 연구를 기반으로 의료진이 일일이 환자의 얼굴 표정과 생체 신호를 평가하지 않아도 인공지능을 이용해 많은 환자들의 표정 데이터를 대량으로 처리할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다”며, “이를 통해 통증의 유무뿐만 아니라 통증의 강도를 섬세하게 평가할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다. 

한편, 이번 연구 결과는 SCIE급 국제 학술지인 대한마취통증의학회지(Korean Journal of Anesthesiology)에 게재됐다. 
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식약처,복용하고 남은 마약류 의약품 수거·폐기 사업 실시 식품의약품안전처(처장 오유경)는 가정에서 복용하고 남은 마약류 의약품의 오‧남용과 불법 유통되는 것을 예방하기 위해 대한약사회 및 한국병원약사회와 협력하여 ‘가정 내 의료용 마약류 수거·폐기 사업’을 실시한다. 해당 사업은 참여약국이 마약류 의약품을 처방받은 환자에게 수거·폐기 사업을 안내하고 사용 후 남은 의료용 마약류를 반납받는 사업으로, 6대 광역시, 부천·전주시, 수원특례시 등 총 9개 지역 100개 약국이 참여할 예정이다. 국민의 적극적인 사업 참여와 수거량을 높이기 위해 마약류 의약품을 반납하는 국민에게 친환경 가방도 증정한다. 이와 더불어 5개 종합병원 내 약국에서 펜타닐 등 마약류 의약품을 처방받는 환자에게 ▲처방받은 마약류의 안전하고 적절한 복용법 교육을 강화하고 ▲인근 지역의 수거·폐기 사업 참여약국을 안내하여 복용하고 남은 마약류 의약품의 반납을 적극 유도할 계획이다. 식약처는 가정 내 의료용 마약류 수거·폐기 사업에 많은 국민이 함께 참여할 수 있도록 적극적으로 홍보하여 마약류 의약품의 안전한 사용환경을 조성하기 위해 최선을 다하겠다고 밝혔다.사업에 참여하지 않는 지역은 해당 지자체별로 운영 중인 폐의약품 사업을 통해 해당 지역의 지정된

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‘이 환자에게 면역항암제가 효과 있을까?’...의사와 AI 간 정밀 의료 협업 시대 개막 연세의대가 암환자 조직 병리 사진을 분석해 면역항암제 효과를 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 외과학교실 정재호 교수(위장관외과)는 미국 메이요 클리닉, 밴더빌트대학교 메디컬센터 연구진과 함께 암세포를 분석해 면역항암제에 효과를 보이는 유형인지를 예측하는 AI 모델을 개발했다고 27일 밝혔다. 이번 연구 결과는 ‘npj 디지털 메디슨(npj digital medicine, IF 15.2)’ 최신호에 게재됐다. 면역항암제는 체내 면역세포가 암세포를 공격하도록 유도하는 치료제다. 암세포를 직접적으로 공격하는 항암제와는 서로 다르다. 그렇기에 환자의 암세포 안에서 보이는 유전적 특성이 적합하지 않으면 면역항암제의 효과가 없다. 면역항암제의 치료 효과를 보이는 위암, 대장암 환자는 ‘MSI-H(고빈도 마이크로새틀라이트 불안정성)’의 특성을 가진다. 유전자 돌연변이의 양이 많은 MSI-H는 면역세포가 암세포를 ‘외부 침입자’로 더욱 쉽게 인식하게 할 수 있어 면역항암제의 치료 효과가 높아진다. 기존에는 MSI-H 보유 여부를 판별하기 위해 세포 조직을 염색한 뒤 현미경으로 관찰하는 면역조직화학염색 방법 등을 사용했지만, 암세포 내에서 MSI-H가 눈