인공지능 알고리즘의 효과

서론 인류 역사를 통틀어 인간 치료에 외과적 개입이 자주 사용되어 왔습니다. 그러나 치료적 특성에도 불구하고 환자가 경험하는 통증, 특히 수술 후 급성기에 겪는 통증은 임상의에게 상당히 어려울 수 있습니다. 급성 수술 후 통증은 중요한 공중 보건 문제입니다. 환자의 80%가 수술 후 통증을 경험한다고 보고하고 있으며, 88%는 중등도 이상의 통증을 경험합니다. 또 다른 연구에 따르면 수술 환자의 60% 이상이 중등도에서 중증의 급성 수술 후 통증을 겪고 있으며, 이 통증은 만성 수술 후 통증의 발병과 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 수술 후 통증을 제대로 관리하지 않으면 환자 만족도 저하, 환자 회복 지연, 입원 기간 연장, 치료 비용 증가, 만성 통증, 불필요한 오피오이드 처방, 오피오이드 남용, 과다복용 및 사망과 같은 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 효과적인 통증 관리를 위해 통증이 시작되기 전에 예방적 진통제 치료를 제공하는 방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 상황은 많은 환자에게 불필요한 약물 투여로 이어질 수 있으며 결과적으로 출혈, 호흡 억제, 심장 질환 또는 아편유사제, 비스테로이드성 항염증제 및 기타 진통제의 위장 시스템 부작용과 같은 많은 부작용이 발생할 수 있습니다. 결과적으로, 수술 후 급성 통증을 예측하기 어렵기 때문에 차선책으로 통증 관리가 이루어지게 됩니다. 따라서 어떤 환자가 중등도에서 중증의 급성 수술 후 통증을 겪을지 예측할 수 있으면 수술 전후 진통제 치료의 위험-이익 비율을 최적화하고 적절한 치료가 제공되도록 할 수 있습니다. 이 주제에 대한 여러 연구에서 로지스틱 회귀 분석을 통해 수술 후 통증을 예측하려고 시도했지만 아직 원하는 결과를 얻지 못했습니다. 폐절제술처럼 수술 후 심한 통증이 발생할 위험이 높은 수술에서는 이런 상황이 더욱 중요해진다. 폐절제술을 받는 환자의 수술 후 폐합병증을 줄이거나 예방하기 위해서는 환자가 통증을 느끼지 않고 기침을 할 수 있어 기도 분비물을 제거하는 것이 매우 중요하다. 충분한 진통이 제공되지 않으면 이러한 환자는 이를 효과적으로 수행할 수 없습니다. 이는 합병증, 입원 및 환자 치료 비용을 증가시킵니다. 이러한 부정적인 상황을 예방하고 최적의 진통 효과를 제공하기 위해서는 수술 후 통증 수준을 예측하는 새로운 방법이 필요합니다. 심각한 급성 수술 후 통증을 악화시키는 위험 요인을 이해하기 위한 연구에서 수많은 모델이 제안되었습니다. 이 분야의 대부분의 연구는 통계적 방법론을 사용하여 수술 후 통증의 위험 요인을 결정하는 데 중점을 두었습니다. 이전 연구에 따르면 기계 학습 모델은 유사한 기능을 고려할 때 수술 후 통증 관련 결과를 분류하는 데 선형 통계 모델보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 따라서 인공지능(AI) 알고리즘은 복잡한 데이터를 수백 가지의 변수로 결합, 분석하여 새로운 출력을 제공할 수 있는 알고리즘이며, 수술 후 과정을 예측하고 관리하는 데 효과적인 솔루션을 안내할 수 있습니다. 이전 연구에서는 수술 전 데이터로 통증을 예측하는 인공 지능 알고리즘을 사용하여 AUC(곡선 아래 면적)가 0.70인 급성 수술 후 통증을 예측하는 데 유망한 결과를 보여주었습니다. 그러나 폐절제술과 같이 심한 통증을 유발할 수 있는 특정 수술에서는 이 주제에 대한 연구가 필요합니다.

본 연구에서는 폐절제술에서 AI 알고리즘을 활용한 수술 전후 데이터를 분석하여 수술 후 통증을 예측하고, 이에 대한 AI 알고리즘의 유효성을 알아보고자 하였다. 따라서 환자의 불필요한 진통제 사용을 줄이고, 이러한 약물로 인해 발생할 수 있는 부작용을 제거하며, 통증 위험이 높은 환자에게 적시에 효과적인 진통제 치료를 시작하는 것을 목표로 했습니다.

목적/가설:

본 연구에서는 폐절제술에서 AI 알고리즘을 활용한 수술 전후 데이터를 분석하여 수술 후 통증을 예측하고, 이에 대한 AI 알고리즘의 유효성을 알아보고자 하였다.

H0: 인공지능 알고리즘은 폐 절제술의 수술 후 통증을 예측하는 데 효과적이지 않습니다.

가설 1: 인공지능 알고리즘은 폐절제 수술 후 통증을 예측하는 데 효과적이다.

재료 방법:

이 연구는 헬싱키 선언에 따라 수행되며 윤리위원회 승인을 받은 후 SBÜ 앙카라 아타튀르크 요양원 훈련 및 연구 병원에서 수행됩니다. 우리 연구는 후향적 연구이다. 후향적으로 수집된 환자 데이터는 인공지능 알고리즘을 통해 전향적으로 평가됩니다.