“ICU 환자의 영양 부족, 더 빨리 잡는다”

인공지능(AI)이 중환자실(ICU) 환자의 영양 관리까지 돕는 시대가 열릴 전망이다.

최근 연구에 따르면, AI를 활용하면 인공호흡기를 사용하는 중환자 중 영양 공급이 부족해질 위험이 있는 환자를 조기에 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

미국 뉴욕 아이칸 의대 마운트사이내 병원(Icahn School of Medicine at Mount Sinai) 연구팀은 AI 기반 예측 도구가 중환자실 환자의 영양 부족 위험을 효과적으로 감지할 수 있다고 보고했다. 연구 결과는 최근 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재됐다.

▲중환자실 초기 ‘영양 공백’ 흔해

중증 질환으로 인공호흡기를 사용하는 환자들은 치료 초기 충분한 영양을 공급받지 못하는 경우가 적지 않다.

연구진에 따르면, 인공호흡기 사용 3일째 기준으로 전체 환자의 41~53%가 필요 열량보다 적은 영양을 섭취하고 있었으며, 7일이 지나도 25~35%는 여전히 영양 부족 상태였다.

연구 공동 책임저자인 안킷 사쿠자 교수(Dr. Ankit Sakhuja, 마운트사이내 병원 인공지능·의학 교수)는 “중환자실에서 인공호흡기를 사용하는 환자 중 상당수가 가장 중요한 초기 1주일 동안 필요한 영양을 충분히 공급받지 못하고 있다”며 “환자의 상태는 빠르게 변하기 때문에, 적절한 영양 시점을 놓치기 쉽다”고 설명했다.

▲4시간마다 위험도 예측 AI ‘뉴트리사이트’

연구팀이 개발한 AI 프로그램 ‘뉴트리사이트(NutriSighT)’는 환자의 활력징후, 혈액검사 결과, 약물 사용, 실제 영양 공급 데이터 등 중환자실에서 일상적으로 수집되는 정보를 분석해 영양 부족 위험을 추정한다.

특히 이 시스템은 4시간마다 예측 결과를 업데이트해, 환자 상태 변화에 따라 의료진이 즉각적으로 대응할 수 있도록 돕는다. 분석 결과, 혈압, 나트륨 수치, 진정제 사용 여부 등이 영양 부족 위험과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다.

연구 공동 책임저자인 기리시 나드카르니 박사(Dr. Girish Nadkarni, 마운트사이내 헬스시스템 최고 AI 책임자)는 “이번 연구의 의미는 중환자실 입원 초기부터 영양 부족 위험 환자를 선별해 개별 환자에 맞는 영양 전략을 세울 수 있는 가능성을 제시했다는 점”이라며 “적절한 환자에게, 적절한 시점에, 적절한 영양을 제공하는 것이 회복과 예후 개선으로 이어질 수 있다”고 말했다.

▲의료진 대체 아닌 ‘조기 경보 시스템’

연구진은 이 AI 도구가 의사나 임상영양사를 대체하기 위한 목적은 아니며, 의료진이 영양 관리 결정을 내리는 데 도움을 주는 조기 경보 시스템 역할을 하도록 설계됐다고 강조했다.

향후 연구팀은 실제 중환자실에서 해당 AI를 실시간으로 적용했을 때 환자 회복 속도와 치료 성과가 개선되는지를 검증할 계획이며, 전자의무기록(EMR) 시스템과의 연동 가능성도 검토 중이다.

중환자 치료에서 영양 공급은 단순한 보조 요소가 아니라 회복을 좌우하는 핵심 치료의 일부다. 만약 가족이나 지인이 중환자실 치료를 받게 된다면, 의료진과 상담 시 영양 공급 계획이 어떻게 관리되고 있는지를 함께 확인해보는 것도 도움이 된다. AI 기술은 이런 중요한 관리가 제때 이뤄지도록 돕는 새로운 도구가 될 수 있을 것이다.