분당서울대병원, 얼굴 표정만으로 수술 후 통증 예측

마취통증의학과 구본욱·박인선 교수 연구팀 인공지능 모델 개발

(왼쪽부터) 분당서울대병원 마취통증의학과 구본욱, 박인선 교수

분당서울대병원 마취통증의학과 구본욱 · 박인선 교수 연구팀이 환자의 얼굴 표정만으로 수술 후 통증의 발생을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 유용성을 확인한 연구 결과를 발표해 주목받고 있다.

일반적으로 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.

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 검증한 결과 생리적 신호(진통통각지수, 활력 징후)를 기반으로 한 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 성남=이인국 기자 kuk15@