AI가 입원 환자 저혈당 24시간 전 예측… “경련·혼수 예방 기대”

[서울=뉴스닻] 최승림 기자 = 미국 시더스-사이나이 연구진이 입원 환자의 저혈당 위험을 최대 24시간 전에 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 의료진이 혈당이 떨어진 뒤 대응하는 방식에서 벗어나, 위험 환자를 미리 찾아내 합병증을 예방하는 데 활용될 수 있다는 기대가 나온다.

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약물·검사·식사 기록 분석해 위험 신호 포착

연구진이 개발한 모델은 전자의무기록(EHR)에 저장된 약물 투여 내역, 검사 결과, 식사 정보 등을 분석한다. 5일 동안의 환자 데이터를 4시간 단위로 살펴본 뒤, 향후 24시간 안에 저혈당이 발생할 가능성을 예측하는 방식이다.

저혈당은 당뇨 치료를 받는 환자뿐 아니라 시술 전 금식 중인 환자, 중환자실 치료 환자에게도 나타날 수 있는 위험한 합병증이다. 심한 경우 경련, 혼수, 장기적인 부정맥 등으로 이어질 수 있지만, 입원 환자 중 누구에게 발생할지를 미리 예측하는 도구는 널리 쓰이지 않았다.

14만 건 이상 입원 자료로 개발·검증

연구진은 2014년부터 2025년까지 시더스-사이나이 헬스시스템 산하 3개 병원에서 발생한 성인 입원 사례 14만3,000여 건을 활용해 모델을 개발하고 성능을 시험했다. 이후 실제 병원 환경에서 수집한 데이터를 이용한 전향적 검증도 진행해, 실시간 적용 가능성을 확인했다고 밝혔다.

이번 연구에는 시계열 데이터를 처리하는 장단기기억(LSTM) 모델이 활용됐다. LSTM은 시간에 따라 축적되는 정보를 분석하는 AI 방식으로, 환자의 상태 변화와 치료 과정에서 나타나는 패턴을 파악하는 데 적합하다고 알려져 있다.

“저혈당 이후 대응 아닌, 발생 전 개입”

연구 책임자인 로마 지안찬다니 시더스-사이나이 의대 교수는 현재 병원의 저혈당 관리는 대부분 혈당이 이미 떨어진 뒤 이뤄지는 사후 대응이라고 설명했다. 이번 도구는 환자 상태가 악화되기 전 의료진에게 경고를 보내고, 위험을 높이는 요인을 함께 제시하도록 설계됐다.

연구진은 이를 통해 의료진이 약물 용량을 재검토하거나 식사·수액 계획을 조정하는 등 더 이른 개입을 할 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 실제 진료에서 어떤 방식으로 경고를 적용하고, 의료진의 업무 부담을 얼마나 줄일 수 있는지는 추가 연구가 필요하다.

대형 병원서 하루 3~4건 예방 가능성

연구진은 이 AI 도구가 대형 병원에서 하루 약 3~4건의 저혈당 사례를 예방하는 데 도움을 줄 수 있다고 추산했다. 전 세계 병상 규모로 확대하면 환자 안전 측면에서 영향이 클 수 있다는 설명이다.

연구진은 해당 모델이 이미 병원이 수집하는 기존 데이터를 기반으로 실시간 작동하도록 개발·검증됐다는 점을 강조했다. 향후 널리 도입될 경우, 당뇨 환자뿐 아니라 혈당 변화 위험이 있는 입원 환자를 대상으로 한 예방 중심 진료가 확대될 수 있을 것으로 보인다.