"이 환자에겐 이 치료"…AI, 중환자 맞춤 치료법 제시

중환자 치료 분야에서 인공지능(AI)이 환자의 상태 악화를 예측하는 단계를 넘어 개인별 최적 치료법을 제시하는 '처방'의 영역으로 발전하고 있다는 연구 결과가 나왔다.

최근 국제학술지 '중개 중환자 의학 저널'(Journal of Translational Critical Care Medicine)에 게재된 연구에 따르면, 처방형 AI는 인과추론 머신러닝(ML)과 강화학습(RL)을 통해 이 같은 역할을 수행한다.

인과추론 머신러닝은 특정 치료법이 개별 환자에게 어떤 영향을 미칠지 예측한다. 예를 들어 패혈성 쇼크 환자에게 수액 투여가 도움이 될지 해가 될지를 판단하는 데 사용될 수 있다.

강화학습은 시간에 따라 변하는 환자 상태에 맞춰 일련의 치료 과정을 최적화한다. 인공호흡기 설정 조정이나 수액·승압제 균형 조절 등이 여기에 해당한다.

현재 중환자실에서 사용되는 대부분의 AI는 패혈증이나 급성 신장 손상 등의 발생 가능성을 예측하는 수준에 머물러 있다. 이는 상태 악화를 예고할 뿐, 어떤 치료를 해야 할지는 알려주지 못한다.

연구는 처방형 AI가 실제 의료 현장에 적용되기까지 해결해야 할 과제도 제시했다. 데이터 품질, 결과 해석의 어려움, 의료진 업무 절차와의 통합, 공정성 및 안전성 검증 등이 주요 장벽으로 꼽혔다.

연구진은 실제 환자 데이터를 기반으로 한 가상 환자인 '디지털 트윈'을 활용해 AI 시스템을 안전하게 시험하는 방안을 미래 방향으로 제안했다. 또한 AI는 의사결정을 돕는 도구이며, 최종적인 치료 권한은 임상의에게 있다고 강조했다.