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최정완 교수, '진정 내시경 저산소증 발생 예측 모델 개발' 과학기술우수논문상 수상

고대안산병원은 최정완 교수의 논문이 과기부 우수논문상을 수상했다고 11일 밝혔다. 사진=고대의료원이미지 확대보기
고대안산병원은 최정완 교수의 논문이 과기부 우수논문상을 수상했다고 11일 밝혔다. 사진=고대의료원
고려대학교안산병원은 소화기내과 최정완 교수가 서울 한국과학기술회관 에서 열린 '2025 세계 한인 과학기술인대회'에서 과학기술우수논문상을 수상했다고 11일 밝혔다.
과학기술우수논문상은 한국과학기술단체총연합회가 매년 창의적인 연구활동을 통해 우수 논문을 발표한 과학기술자를 선정해 시상하는 국내 과학기술계 최고 권위의 학술상이다.

이번 수상은 최 교수가 발표한 '진정제를 사용하는 위장관 내시경에서 저산소증 발생을 예측하는 모델 개발 : 한국에서 수행된 전향적 임상연구' 논문에 대한 성과로 해당 논문은 대한소화기내시경학회 공식학회지에 게재됐다.

해당 연구는 진정 내시경 중 발생할 수 있는 저산소증을 예측하기 위해 임상 지표 기반의 기계학습 모델을 개발하고 저산소증의 위험 요인을 규명하고자 수행된 국내 최초의 전향적 연구다.
최 교수는 지난 2021년 1월부터 6월까지 고대안산병원에서 진정 내시경을 받은 446명의 환자를 대상으로 나이, 체질량지수(BMI), 목둘레, 기도 개방성 및 수면 무호흡 위험도 평가 지표(Mallampati) 점수, 동반 질환 등 여러 임상적 변수들을 수집해 저산소증 발생과의 연관성을 분석했다.

연구 결과 높은 BMI와 목둘레, Mallampati 점수가 저산소증과 독립적으로 연관된 주요 위험 요인으로 확인됐으며 이를 바탕으로 높은 예측성을 가진 기계학습 기반 예측 모델을 개발했다.

이번 연구는 진정 내시경 시 저산소증과 같은 심각한 이상반응을 사전에 예측할 수 있는 실질적인 도구를 제공해 환자 안전성 향상에 기여할 수 있는 가능성을 열었다는 평가를 받았다. 또한 BMI 목둘레 등 비교적 간단한 측정 항목만으로도 저산소증을 예측할 수 있어 임상 현장에서 바로 활용할 수 있다는 점에서 실용성과 접근성 측면에서도 크게 주목받았다.

최 교수는 "이번 연구는 단순 통계 분석을 넘어 기계학습 기반 예측 모델을 임상에 적용한 모범 사례로 향후 다양한 내시경 및 마취 관련 리스크 예측 모델로의 확장이 기대된다"며 "앞으로도 인공지능과 임상 데이터를 접목해 내시경 시술의 질과 안전성을 높이는 연구를 지속하겠다"고 말했다.

이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com
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