Artificial Intelligence for Perioperative Risk Prediction and Clinical Decision Support
연구 내용
전자건강기록과 수술 전 임상정보를 활용하여 수술 후 사망, 노쇠, 수혈 및 침습적 처치 필요성을 예측하고 마취·수술 의사결정을 지원하는 인공지능 연구
수술 전후 환자 상태는 제한된 시간 안에 평가해야 하므로 임상정보를 이용한 위험 예측과 의사결정 지원이 필요합니다. 연구실은 전자의무기록에서 자동 추출 가능한 진단코드, 수술코드, 검사결과, 인구학적 정보와 수술 관련 변수를 활용하여 예측모델을 개발합니다. XGBoost, Deep Neural Network, Random Forest, Logistic Regression 등 다양한 알고리즘을 비교하고, 교차검증과 부트스트래핑으로 과적합을 줄이며 다기관 자료에서의 일반화 가능성을 평가합니다. 고령 응급수술 환자의 노쇠와 사망, 제왕절개 수혈, 동맥 및 중심정맥관 삽입 필요성을 예측하는 모델을 구축하여 임상 워크플로우와 연계 가능한 경량형 의사결정 지원 기술을 확보하고 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
2022년에는 최소한의 수술 전 임상정보와 전자의무기록에서 추출 가능한 코드를 이용하여 수술 후 사망, 노쇠, 동맥 및 중심정맥관 삽입 필요성을 예측하는 모델을 개발하고 외부 기관 자료로 검증했습니다. 2023년에는 고령 응급수술 환자의 사망 위험 예측에 앙상블 머신러닝을 적용하여 기존 노쇠 평가도구와 비교했습니다. 2024년에는 제왕절개 수혈 예측으로 적용 범위를 확장했으며, 2026년부터는 다중모달 모델과 에이전틱 AI를 수술실·중환자실의 임상 의사결정 지원으로 연결하는 연구를 추진합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Multi-center validation of machine learning model for preoperative prediction of postoperative mortality
An ensemble machine learning approach to predict postoperative mortality in older patients undergoing emergency surgery
Preoperative prediction of the need for arterial and central venous catheterization using machine learning techniques
Development of a machine learning approach for prediction of red blood cell transfusion in patients undergoing Cesarean section at a single institution
Application of the New Preoperative Frailty Risk Score in Elderly Patients Undergoing Emergency Surgery
관련 프로젝트
구분
제목
고난도 의료 중재 및 치료 AI 에이전트 연구실
다중모달 인공지능 및 개인정보보호 기술을 활용한 스마트 마취회복실 구축과 임상효과 검증 연구