이 발표는 VitalDB의 생체 신호 데이터를 활용하여 1D CNN 기반으로 수술 중 저혈압(IOH)을 5분, 10분, 15분 전에 예측하는 모델을 개발하고, 침습적·비침습적·하이브리드 환경에 따른 성능 차이를 비교 분석한 연구를 소개합니다.

연구 배경 및 가설

• 수술 중 저혈압(IOH)의 위험성: 급성 신손상, 심근경색, 사망률 등과 밀접한 연관
• 기존 예측 모델의 한계: 동맥에 바늘을 꽂아 측정하는 침습적인 동맥혈압(ABP) 파형에 주로 의존
• 연구 가설 1: 동맥혈압 외에 심전도(ECG), 광용적맥파(PPG), 호기말이산화탄소분압(Capnography) 복합 활용 시 예측 성능 향상
• 연구 가설 2: 동맥 라인이 없는 환자도 비침습적 신호만으로 저혈압 예측 가능

데이터 전처리 및 분석 설정

• 활용 데이터: 서울대병원 VitalDB의 비심장 수술 환자 중 4가지 파형(ABP, ECG, PPG, 카프노그래피)을 모두 보유한 3,301명 데이터 사용
• 품질 관리 및 전처리: 100Hz 리샘플링, 노이즈 제거, 기계 측정 혈압과 파형 추출 혈압 간의 오차(MAE) 5mmHg 미만 데이터 선별
• 이벤트 정의: 평균 동맥압(MAP) 65mmHg 미만이 1분 이상 지속 시 저혈압으로 정의
• 예측 타겟: 30초 입력 세그먼트를 기반으로 5~15분 후의 저혈압 발생 여부(분류) 및 MAP 수치(회귀) 예측

예측 모델 구성 (1D CNN 활용)

• 침습적(Invasive) 모델: ABP 단일 모델 및 다중 채널(ABP+ECG+PPG+카프노그래피) 결합 모델
• 비침습적(Non-invasive) 모델: PPG 단일 모델 및 다중 채널(ECG+PPG+카프노그래피) 결합 모델
• 하이브리드(Hybrid) 모델: 비침습적 다중 채널 모델에 단일 시점의 수축기/이완기 혈압(One-point BP) 값 추가

실험 결과

• 다중 채널 신호의 우수성: 단일 신호보다 복합 신호 사용 시 성능이 향상되었으며, 특히 비침습 모델에서 그 차이가 유의미함
• 하이브리드 모델의 효과: 순수 비침습 모델보다 단일 시점 혈압을 추가한 하이브리드 모델의 예측 성능이 대폭 개선됨
• 예측 시점별 방어력: 5분 > 10분 > 15분 순으로 성능이 높으나, 10분 후 예측까지도 큰 성능 저하 없이 유의미한 예측 가능
• 민감도 분석(Sensitivity Analysis): MAP 55mmHg 미만을 저혈압으로 정의했을 때도 성능(AUROC, MAE)이 유지되어 특정 기준값에 대한 과적합 아님을 증명

연구의 한계점

• 단일 기관 한계: VitalDB 데이터만 사용한 내부 검증으로, 모델 일반화 확인을 위한 외부 검증 부재
• 선택 편향: 침습적 동맥 라인을 삽입한 중증도 높은 환자들만 선별되어 발생할 수 있는 편향성
• 임상 정보 누락: 후향적 데이터 특성상 수술 중 급작스러운 출혈, 혈관 수축제 투여 등 실시간 임상 조치 맥락 미반영
• 하이브리드 혈압 변수의 한계: 실제 임상 환경의 비침습 커프(Cuff) 혈압이 아닌, 침습적 동맥 파형에서 추출한 값을 사용하여 성능이 과대평가되었을 가능성 존재