아산병원, 수술 통증 평가 AI 모델 개발
새로운 통증 평가 지표로 정확도 향상
국내 연구팀이 수술 중 및 이후 환자의 통증을 객관적으로 평가할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 아산병원의 연구진은 심박수, 혈압, 혈액량 변화를 추적하는 통증 평가 모델을 선보이며, 이를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석했다.
242명의 수술 환자를 대상으로 한 연구에서, 새롭게 개발된 모델은 수술 중 통증 평가에서 83%, 수술 후 통증 예측에서는 93%의 정확도를 기록했다. 이는 기존 모델의 58% 정확도를 큰 폭으로 웃도는 결과다. 연구팀은 수축기 상한 변동성과 맥폭(pulse width) 등의 새로운 통증 지표가 통증 평가에 중요하다고 밝혔다.
정확한 통증 평가는 회복 과정에 필수
개인의 통증 강도가 다르고 무의식 상태의 환자는 통증을 표현할 수 없다는 점에서, 정확한 평가가 수술 후 회복에 결정적인 역할을 한다. 연구팀의 최병문 박사는 이번 AI 모델이 객관적인 통증 평가를 가능하게 해, 개인 맞춤형 통증 관리 전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대했다.
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