지난 7월 10일 우리나라 65세 이상 인구가 1천만 명을 넘어섰다. 초고령사회로의 진입이 임박한 가운데 노인병내과 김광일·최정연 교수 공동연구팀이 6만여 명의 노인 환자 전자의무기록(EMR)을 분석해 노인 수술 환자의 수술 예후를 예측하는 AI 모델을 개발했다. 이를 통하면 수술 후 사망, 장기입원, 섬망, 응급실 재방문 등의 예후를 보다 빠르고 정확하게 예측할 수 있다.

전체 인구 중 65세 이상 고령인구 비율이 7% 이상이면 고령화사회, 14% 이상이면 고령사회, 20% 이상이면 초고령사회라고 합니다. 국내 노인 환자 수가 얼마나 되는지, 어떤 질환을 가장 많이 앓고 있는지 설명해 주세요.

행정안전부의 발표에 따르면, 우리나라 65세 이상 고령인구 비율은 지난 7월 10일을 기준으로 1천만 명을 돌파해 19.51%에 달한다고 합니다. 2025년이면 초고령사회에 진입할 것으로 예상됩니다. 대한노인병학회에서 발간한 팩트시트(Fact Sheet)를 보면 국내 노인층은 다양한 만성질환을 앓고 있는 것으로 알려져 있습니다. 대표적인 질환은 고혈압, 관절염, 당뇨병입니다. 노인 인구의 60%가 고혈압, 30%가 당뇨를 앓고 있지요. 연령이 높아질수록 위암, 대장암, 췌장암, 전립선암 등 다양한 암의 발생도 증가하는 것으로 파악됩니다.

노인포괄평가란? 질환, 복용 약물, 신체기능, 영양 상태 등 노인의 만성적이고 복합적인 문제를 종합적으로 평가하는 일련의 과정을 말한다

노인 환자가 늘어나며 노인 수술 환자 수 또한 증가했습니다. 어떤 질환으로 수술하는 노인 환자가 많은지, 노인 환자 수술에 왜 주의를 기울여야 하는지 궁금합니다.

노인 환자들은 다양한 급만성기 질환으로 수술이 필요한 경우가 많습니다. 간단하게는 백내장 수술부터 근골격계 수술, 암 수술 등 종류도 다양합니다. 하지만 노인 수술 환 자는 수술이 필요한 질환뿐 아니라 그 외 다양한 만성질환으로 인한 합병증까지 있는 경우가 대부분입니다. 수술 후에 섬망이나 폐렴, 합병증 등이 더 잘 생기고, 수술을 잘 끝내도 회복 속도가 느리고요. 또 젊은 환자보다 복용 약제 등 수술 전에 추가로 평가해야 할 부분이 많습니다. 그리고 이런 평가 결과를 환자와 공유해 수술적 치료에 의한 이득과 위해를 충분히 공유하고 숙지하는 과정이 필요합니다. 수술 전 약물과 관련된 주의 사항도 젊은 사람들보다 복잡하기 때문에 여러 차례 주지시켜야 합니다.

최근 노인 환자 ‘수술 예후’를 예측하는 인공지능을 개발하고, 그 유용성을 입증하셨습니다. 관련 연구를 시작하게 된 계기와 연구 기간, 방법 등에 대해 설명을 부탁드립니다.

노인 환자의 수술 전 상태를 더욱 정확히 평가하고 예후를 판단하기 위해서 분당서울대병원 외과, 이비인후과, 산부인과, 흉부외과, 노인병내과에서는 수술 전 노인포괄평가를 시행합니다. 그리고 그 결과를 환자와 보호자에게 직접 설명해 수술 전 준비와 수술 후 합병증, 회복에 도움을 드리고 있습니다. 충분한 인력과 시간이 확보되는 대형 병원에 서는 이러한 과정으로 노인 수술 예정 환자들이 최상의 진료를 받을 수 있지요. 하지만 노인 전문 진료가 확립되지 않은 곳에서는 수술 전 노인 환자들의 예후를 분석해 이에 대처하는 데 어려움이 있을 수밖에 없습니다. 이에 디지털 헬스케어 연구사업부 헬스케어ICT연구센터 유수영 교수, 송원근 연구원과 함께 CDM(Common Data Model)이라는 방법론을 활용해 연구에 들어갔습니다. 2003년 4월부터 2020년 12월까지의 분당서울대병원 일반외과 수술 대상자, 2004년 10월부터 2020년 12월까지의 서울대병원 수술 대상자 데이터를 활용했죠. 수술일 혹은 입원일 365일 전부터 수술일 혹은 입원일까지의 병원 정보를 분석해서 수술 후 90일 내 사망, 응급실 방문, 수술 후 섬망 발생, 수술 후 재원 기간 연장을 예측하는 인공지능을 기계학습 모델을 통해 개발했습니다.

노인포괄평가란? 질환, 복용 약물, 신체기능, 영양 상태 등 노인의 만성적이고 복합적인 문제를 종합적으로 평가하는 일련의 과정을 말한다

이번 연구의 특장점이 무엇인지 설명해 주세요.

이번 연구의 특장점은 추가 인력이나 시간을 투자하지 않아도 노인 환자의 수술 전, 혹은 입원 전 1년간의 병원 이용 기록만으로 수술 후 합병증을 예측할 수 있는 모델을 개발했다는 점과 그 모델이 다른 병원에서도 잘 작동한다는 것을 검증했다는 데 있습니다.

이번 연구의 의의가 무엇인지, 해당 결과가 어떻게 활용될 수 있을지 궁금합니다.

이번 연구를 통해 병원에서 기록되는 의료 정보를 기반으로 미래의 수술 합병증을 예측할 수 있게 됐습니다. 비식별화된 다양한 의료 데이터를 통해 중요한 의학적 사실에 대한 결론을 도출할 수 있다는 것을 확인했지요. 본 연구의 모델링이 전자의무기록(EMR)에 도입된다면 수술 후 합병증 발생에 미리 대처하거나 위험도가 높다는 사실을 환자 및 보호자와 공유함으로써 더욱 잘 대비할 수 있을 것입니다. 하지만 실제 현장에 활용하기 위해서는 아직 극복해야 할 과제들이 많이 남아 있습니다.

인공지능이 예측하는 수술 예후 : 인공지능 기계학습 모델을 통해 수술 후 90일 내 사망, 응급실 방문, 수술 후 섬망 발생, 수술 후 재원 기간 연장 등의 예후를 예측할 수 있다.

향후 추진할 연구나 앞으로의 목표, 계획에 대해 말씀해 주십시오.

궁극적으로, 노인 환자의 예후를 예측하는 것뿐 아니라 적절한 대비책을 세우기 위해서는 노인 수술 대상자들을 다면적으로 평가하는 노인포괄평가가 필요합니다. 따라서 노인포괄평가를 비롯한 여러 방법을 활용해 노인 환자들의 수술 예후 예측과 수술 전후 대비에 관한 연구를 지속해 나갈 예정입니다. 앞으로도 노인 수술 환자와 보호자께 힘이 되어 드리고자 합니다.

마지막으로 '나음 플러스' 독자들에게 전하고 싶은 말씀이 있다면 해주시기 바랍니다.

수술과 마취 기술의 발달로 최근에는 고령 환자들도 안전하게 수술을 받을 수 있습니다. 하지만 아무리 기술이 좋아져도 노화로 인한 여러 기관의 기능 감소는 섬망이나 감염 등 노인 환자들의 수술 후 합병증 위험을 높이는 요인이 됩니다. 수술 전 노인포괄평가를 통해 이러한 위험성에 대해 미리 확인하고, 수술 후 기능 회복을 위한 재활에 힘쓴다면 더 좋은 결과를 얻으실 수 있을 겁니다. 의료진과 함께 노인 환자 수술도 잘 준비해 나가시길 바랍니다

의료진 소개

노인병내과 최정연

[전문진료분야]

노인병내과 : 노인병, 노인 수술전 평가, 노쇠, 근 감소증
노인병내과 (노인의료센터) : 노인병, 노인 수술전 평가, 노쇠, 근 감소증

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