고려대학교 안산병원 소화기내과 최정완 교수(사진)가 지난 10일 서울 한국과학기술회관 에서 열린 ‘2025 세계 한인 과학기술인대회’에서 과학기술우수논문상을 수상했다.

과학기술우수논문상은 한국과학기술단체총연합회가 매년 창의적인 연구활동을 통해 우수 논문을 발표한 과학기술자를 선정해 시상하는, 국내 과학기술계 최고 권위의 학술상이다.

이번 수상은 최정완 교수가 발표한 ‘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)’ 논문에 대한 성과로, 해당 논문은 대한소화기내시경학회 공식학회지 ‘Clinical Endoscopy’에 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 2021년 1~6월, 고대안산병원에서 진정 내시경을 받은 446명의 환자를 대상으로 나이, 체질량지수(BMI), 목둘레, Mallampati 점수(기도 개방성 및 수면 무호흡 위험도 평가 지표), 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 모델(랜덤 포레스트 알고리즘)을 개발했다.

이번 연구는 진정 내시경 시 저산소증과 같은 심각한 이상반응을 사전에 예측할 수 있는 실질적인 도구를 제공함으로써, 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 사례로서, 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 밝혔다.

현재 최 교수는 본 모델의 외부 유효성을 검증하기 위한 국내 다기관 전향적 연구를 진행하고 있으며, 향후 이를 기반으로 환자별 진정제 용량을 자동으로 조절하는 알고리즘 개발로 연구를 확대할 예정이다. 최 교수는 “궁극적으로는 내시경 진정의 안전성을 객관적으로 보장할 수 있는 ‘사전 위험도 평가 시스템’으로 확장할 수 있다”며 “이는 진정 내시경의 표준 진료 프로토콜 수립에도 중요한 전환점이 될 수 있다”라고 설명했다.