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수술 후 환자에게 "얼마나 아프세요?"라고 묻고 1부터 10까지 점수를 매기도록 하는 기존 방식 대신, 환자의 생체 신호를 분석해 통증 정도를 객관적으로 평가하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 이 기술이 임상에 도입되면, 환자의 상태에 따라 맞춤형 통증 관리가 가능해질 수 있다.
수술 중과 수술 후 통증 발생은 불가피하다. 다만 이를 정확하게 평가하고 조절하는 것이 환자의 회복 속도와 예후에 중요한 영향을 미친다. 기존에도 심박수 등을 이용한 통증 평가 모델이 일부 활용됐지만, 신협주택담보대출금리 수술 후 통증은 여전히 환자의 주관적 보고에 의존해왔다. 그렇지만 같은 수술을 받아도 환자마다 느끼는 통증 강도가 다르고, 의식이 없거나 마취 상태에 있는 환자는 통증을 표현하기 힘들어 객관적 평가에 한계가 있었다.
서울아산병원 융합의학과 신항식 교수와 류가연 연구원, 마취통증의학과 최병문·최재문 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 머신 월복리계산법 러닝 알고리즘을 적용한 새로운 통증 평가 방법을 개발했다. 연구팀은 수술 전반에서 발생하는 통증을 보다 객관적으로 분석하기 위해, 자율신경계 변화와 관련된 생체 신호를 활용했다.
통증이 발생하면 교감신경이 활성화되면서 심박수가 증가하고 말초혈관이 수축하는 등 미세한 생리적 변화가 나타난다. 연구팀은 이러한 변화를 광용적맥파(Photople 원금보장형ELS thysmography, PPG) 신호를 통해 감지하고, 이를 머신러닝 모델에 적용해 통증 정도를 예측하는 방식으로 접근했다. 광용적맥파는 혈관 내 혈액량 변화를 측정하는 신호로, 손가락 끝에 부착하는 맥박산소포화도 측정기 등을 통해 쉽게 측정할 수 있다.
연구팀은 서울아산병원에서 다양한 수술을 받은 환자 242명의 혈압, 심박수, 광용적 전국민무료신용조회 맥파 신호를 분석하고, 이 중 통증 예측에 중요한 영향을 미치는 6개의 특징을 추출했다. 이를 머신러닝 모델에 적용한 결과, 수술 중 통증 평가 정확도는 기존 모델 수준(83%)을 유지하면서도, 수술 후 통증 예측 정확도는 기존 58%에서 93%로 크게 향상됐다.
특히 광용적맥파의 면적 변화, 맥박 간격 변동성, 기저선 변동성 등이 중요한 연체채권 통증 예측 인자로 확인됐다. 기존 평가 방식에서 고려되지 않았던 수축기 상한선 변동성과 맥박 너비도 통증 예측에 유의미한 변수로 작용하는 것으로 나타났다. 이는 기존 주관적 방식에서 벗어나 보다 정밀한 생체 신호 분석을 통해 통증을 객관적으로 평가할 수 있음을 의미한다.
최병문 교수는 "의식이 없는 상태에서도 통증을 평가할 수 있다는 점에서, 진정 상태의 환자나 기관 내 삽관을 받은 환자들에게 특히 유용할 것"이라며 "향후 임상 적용을 위한 추가 연구가 필요하다"고 덧붙였다. 한편 이번 연구는 디지털 의학 및 혁신적 연구를 다루는 국제 학술지 ‘NPJ Digital Medicine(IF 12.4)’에 최근 게재됐다.
윤은숙 기자 sugi@hani.co.kr