최정완 고려대 안산병원 소화기내과 교수가 진정 내시경 시 발생할 수 있는 저산소증을 사전에 예측하는 모델을 개발해 ‘과학기술우수논문상’을 수상했다.
시상식은 지난 10일 ‘2025 세계 한인 과학기술인대회’에서 진행됐다. ‘과학기술우수논문상’은 한국과학기술단체총연합회가 매년 창의적인 연구활동을 통해 과학기술 발전에 기여한 우수 연구자에게 수여하는 국내 최고 권위의 학술상 중 하나다.
이번 수상은 최 교수가 발표한 논문 ‘진정제를 사용하는 위장관 내시경에서 저산소증 발생을 예측하는 모델 개발 : 한국에서 수행된 전향적 임상연구’ (Development of a predictive model for hypoxia due to sedatives in gastrointestinal endoscopy: a prospective clinical study in Korea)에 대한 성과에 따른 것이다. 해당 논문은 대한소화기내시경학회의 공식 학술지인 《Clinical Endoscopy》에 게재됐다.
최 교수는 2021년 1월부터 6월까지 고려대 안산병원에서 진정 내시경을 받은 446명의 환자를 대상으로 ▲나이 ▲체질량지수(BMI) ▲목둘레 ▲Mallampati 점수(기도 개방성 및 수면무호흡 위험도 평가 지표) ▲동반 질환 등 다양한 임상 지표를 수집해 저산소증과의 연관성을 분석했다.
연구 결과 높은 BMI와 목둘레, 그리고 Mallampati 점수가 진정 내시경 중 저산소증 발생과 독립적인 연관성을 가지는 주요 위험 요인으로 확인됐다.
이에 최 교수 연구팀은 머신러닝 알고리즘 중 하나인 ‘랜덤 포레스트(Random Forest)’ 모델을 기반으로 저산소증 발생을 사전에 예측할 수 있는 고성능 예측 모델을 개발했다.
이 예측 모델은 간단한 임상 지표만으로 높은 정확도로 위험을 판단할 수 있어 진정 내시경 시 환자의 안전 확보에 실질적으로 활용 가능하다는 평가를 받았다.
특히 사전 예측이 가능한 시스템으로, 진료 현장에서 신속한 판단과 대응이 가능하다는 점에서 실용성과 접근성 모두에서 주목을 받고 있다.
최 교수는 “이번 연구는 단순 통계 분석을 넘어서, 기계학습 기반 예측 모델을 실제 임상에 적용한 모범 사례로 평가받고 있다”며 “향후 내시경뿐만 아니라 다양한 마취 관련 리스크 예측 시스템으로 확장 가능성이 높다”고 밝혔다.
또한, 그는 현재 해당 모델의 외부 유효성을 검증하기 위해 국내 다기관 전향적 연구를 진행 중이며 이를 기반으로 환자 개별 맞춤 진정제 용량을 자동 조절할 수 있는 알고리즘 개발에도 박차를 가하고 있다.
최 교수는 “궁극적으로는 내시경 진정 과정에서의 안전성을 객관적으로 평가하고 관리할 수 있는 ‘사전 위험도 평가 시스템’을 구축하는 것이 목표”라며 “이는 향후 진정 내시경의 표준 진료 프로토콜 수립에 있어 중대한 전환점이 될 것”이라고 강조했다.
이번 수상은 의료 AI 기술이 환자 안전성 확보와 진료 효율성 향상에 얼마나 실질적인 기여를 할 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 향후 관련 분야 연구의 확장과 임상 적용에 대한 기대감을 높이고 있다.