고려대 안산병원 소화기내과 최정완 교수가 지난 10일(목) 서울 한국과학기술회관에서 개최된 '2025 세계 한인 과학기술인대회'에서 과학기술우수논문상을 수상했다. 이 상은 한국과학기술단체총연합회가 매년 창의적인 연구 성과를 발표한 과학기술자에게 수여하는 국내 최고 권위의 학술상으로 알려졌다.

이번 수상은 최 교수가 대한소화기내시경학회 공식 학회지 'Clinical Endoscopy'에 게재한 논문, '진정제를 사용하는 위장관 내시경에서 저산소증 발생을 예측하는 모델 개발: 한국에서 수행된 전향적 임상연구'의 성과로, 해당 연구는 진정 내시경 중 발생할 수 있는 저산소증을 예측하기 위해 임상 지표 기반의 기계 학습 모델을 개발하고, 주요 위험 요인을 규명하고자 국내 최초로 수행된 전향적 연구다.

최 교수는 지난 2021년 1월부터 6월까지 고려대 안산병원에서 진정 내시경을 받은 환자 446명을 대상으로 연구를 진행했다. △나이 △체질량 지수(BMI) △목둘레 △Mallampati 점수(기도 개방성 및 수면 무호흡 위험도 평가 지표) △동반 질환 등 다양한 임상 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 기계 학습 기반 예측 모델(랜덤 포레스트 알고리즘)을 개발했다.

이번 연구는 진정 내시경 시 저산소증과 같은 심각한 이상 반응을 사전에 예측할 수 있는 실질적인 도구를 제공함으로써 환자 안전성 향상에 크게 기여할 가능성을 열었다고 평가받는다. 특히, BMI나 목둘레와 같은 비교적 간단한 측정 항목만으로도 저산소증을 예측할 수 있어 임상 현장에서의 실용성과 접근성 측면에서도 주목받고 있다.

최 교수는 "이번 연구는 단순 통계 분석을 넘어 기계 학습 기반 예측 모델을 임상에 적용한 모범 사례"라며 "향후 다양한 내시경 및 마취 관련 리스크 예측 모델로의 확장이 기대된다"고 전했다. 그는 또한 인공 지능과 임상 데이터를 접목해 내시경 시술의 질과 안전성을 높이는 연구를 지속할 것이라고 덧붙였다.

현재 최 교수는 개발된 모델의 외부 유효성을 검증하기 위한 국내 다기관 전향적 연구를 진행 중이다. 향후 이를 기반으로 환자별 진정제 용량을 자동으로 조절하는 알고리즘 개발로 연구를 확대할 계획이다. 최 교수는 궁극적으로 내시경 진정의 안전성을 객관적으로 보장할 수 있는 '사전 위험도 평가 시스템'으로 확장해 진정 내시경의 표준 진료 프로토콜 수립에도 중요한 전환점이 될 수 있다고 설명했다.