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스탠퍼드 의대, 간 이식 무용 적출 60% 감소시키는 AI 모델 개발

• 미국 스탠퍼드 의과대학교(Stanford Medicine University)가 심정지 후 기증 간 이식에서 무용 적출^*을 60% 줄여주는 AI 모델인 순환정지 후 기증 예측 계산기(DCD Prediction Calculator)를 개발함
^* 사망이 확인된 뒤 이식에 쓰지 못하게 된 장기를 이미 적출해 버리는 상황
• 심정지 후 순환사^** 기증자는 생명유지장치 제거 후 30~45분 이내 사망해야 간 이식이 가능하며, 시간 초과 시 합병증 위험 증가로 장기 사용이 거부됨
^** 심장이 멈춰 혈액순환이 완전히 중단된 상태에서 사망이 확인된 경우
• 스탠퍼드 대학 연구팀은 2,221명의 기증자 자료를 분석해 라이트지비엠(LightGBM)^*** 기반 예측 모델을 만들었으며, △신체 반응 △혈액 검사 수치 △호흡 △혈압 같은 생리적 데이터를 활용함
^*** 대량의 데이터를 빠르게 분석해 결과를 예측하는 경량형 기계학습 기법
• 개발된 AI 모델은 생명유지장치를 제거한 뒤 30분 시점에 장기 사용 가능성을 예측해 83%의 높은 정확도를 기록했으며, 이는 외과의사의 65% 정확도보다 18% 더 높은 수준임
• 2024년 3~9월 진행된 실제 상황 검증에서도 해당 모델은 무용 적출률을 외과의사 예측 대비 19.5%에서 7.8%로 60% 감소시킴
• 정온기계관류^**** 기술 도입으로 심정지 후 간 이식이 증가하는 상황에서, 무용 적출 시 항공료, 장비 준비비용 등으로 연간 25만 달러(한화 3억 6,444만 원) 이상의 손실이 발생함
^**** 심정지 후 순환사 장기의 사용 가능성을 높인 장기를 체온으로 유지하며 산소와 영양분을 공급하는 기술
• 연구팀은 미활용 기증률^*****을 약 10%까지 낮추는 알고리즘을 추가 개발 중이며, 심장 및 폐 이식으로 모델 확장을 계획 중임
^***** 기증자가 시간 내 사망하지 않을 것으로 예측했지만 실제로는 적절한 시간 내 사망해 이식이 가능했던 경우의 비율

[The Guardian, 2025.11.13.; Medical Xpress, 2025.11.13.]