[비건뉴스=박민수 기자] 국내 의료진이 지방흡입 중 발생할 수 있는 호흡저하 위험을 인공지능(AI)으로 사전에 예측하는 모델을 개발했다. 연구 결과에 따르면 해당 AI는 85.6%의 정확도로 위험 환자를 판별하는 것으로 나타났다.

365mc와 이화여대 의과대학 공동 연구팀은 약 1만4560건의 지방흡입 시술 데이터를 머신러닝 기법으로 분석한 결과를 14일 밝혔다. 머신러닝은 방대한 데이터를 기반으로 알고리즘이 스스로 규칙과 패턴을 찾아내는 방식이다. 연구팀은 이를 통해 지방흡입 시·수술 중 호흡 억제나 중단 위험을 탐지할 수 있는 예측 모델을 만들었다.

지방흡입 시술은 부위와 범위에 따라 전신마취 또는 수면마취가 적용된다. 두 마취 모두 호흡이 느려지거나 일시 정지되는 경우가 발생할 수 있으며, 저산소증이나 순환기 이상으로 이어질 가능성이 있어 예방적 관리가 필요하다.

연구팀은 환자의 키·체중, 근육량·체지방량, 3D 스캐너 측정값 등 100여 개 항목을 분석에 활용했다. 분석 결과, AI 모델은 위험 환자를 놓치지 않고 찾아내는 민감도가 약 80%에 달해 임상 적용 가능성을 입증했다.

대구365mc병원 서재원 대표병원장은 “85.6% 일치율은 고위험 환자를 조기에 선별해 마취 전략을 세우는 데 중요한 자료가 된다”며 “AI의 예측력에 전문의의 임상 경험이 더해지면 정밀도가 더 높아질 수 있다”고 말했다.

이화여대 의대 마취통증의학교실 우재희 교수는 “고위험 환자를 미리 찾아 전문 인력을 배치하거나 모니터링을 강화하면 지방흡입의 안전성을 높일 수 있다”고 설명했다.

이번 연구는 이화여대 경영대학 강윤철 교수, 의과대학 김진우 교수, 우재희 교수를 비롯해 365mc 대표원장협의회 김하진 회장 등 다수 의료진이 참여했으며, 국제학술지 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트’ 2025년 최신호에 게재됐다.