외상성 뇌손상에서 2차 합병증 및 임상 결과 예측을 위한 인공지능: 서술적 검토

요약

여기서는 외상성 뇌손상의 2차 합병증과 임상 결과를 평가하는 인공지능(AI) 기반 예측 도구를 평가하고, 5개 합병증 영역에서 증거 성숙도를 평가하며, 임상 실행의 중요한 장벽을 식별하는 내러티브 리뷰를 제시합니다.

초록

중등도에서 중증 외상성 뇌손상(TBI) 후 발생하는 2차 합병증—두개내압 상승(ICP), 외상 후 발작, 외상 유발 응고장애(TIC), 패혈증—은 환자의 예후를 크게 악화시킵니다. 현재의 예후 도구는 입원 시 전체 사망률과 장애를 추정하지만, 입원 중 구체적이고 치료 가능한 합병증을 예측하지는 못합니다. 이 서술적 검토는 AI 기반 예측 도구가 이러한 충족되지 않은 임상 요구를 해결할 수 있는지 평가하고, 다섯 가지 예측 영역에서 증거의 성숙도를 평가하며, 향후 연구의 우선순위를 제시합니다. 2016년 1월부터 2025년 10월까지 PubMed, Embase, Web of Science 전반에서 표적 문헌 검색이 수행되었으며, 수동 문헌 추적도 보완되었습니다. 연구들은 TBI 환자의 2차 합병증 또는 임상 결과 예측을 위한 AI 또는 머신러닝(ML)과의 관련성을 기준으로 선정되었습니다. AI 기반 모델은 ICP 위기, TIC, 패혈증, 사망률에 대해 중간 정도의 예측 정확도(수신자 운행 특성 곡선 아래 면적은 0.70–0.79)에서 높은 정확도(AUC ≥ 0.80)를 달성합니다. 발작 예측은 외부 검증 연구가 없어 가장 성숙한 증거가 없습니다. ICP 예측은 외부 검증과 독립적 복제가 있는 가장 강력한 근거 기반을 가지고 있습니다. 사망률 예측은 가장 많은 증거량을 보유하고 있으며, 국제 다중 데이터셋 검증을 거쳤습니다. 중요한 방법론적 한계가 여전히 존재합니다: 대부분의 모델은 소급적이고 단일 기관 데이터에서 도출됩니다; 외부 검증을 거친 것은 약 3분의 1에 불과하며; 그리고 AI 유도 의사결정이 환자 결과를 개선한다는 무작위 대조 시험은 없습니다. AI 예측 도구는 2차 TBI 합병증 예측에 가능성을 보여주지만, 현재의 근거는 일상적인 임상 적용을 뒷받침하지 않습니다. 채택 전에 이러한 도구들은 엄격한 외부 검증, 전향적 결과 시험, 그리고 다양한 인구 집단에 걸친 체계적인 형평성 평가가 필요합니다.

서론

TBI는 전 세계적으로 사망 및 장기 장애의 주요 원인으로, 매년 약 6,900만 건의 발생 사례가 ^{발생합니다.} TBI는 45세 미만 개인의 주요 사망 및 장애 원인으로, 심각한 의료, 사회경제적, 사회적 부담을 안겨줍니다 ^1,2,3. TBI 병태생리학에서 근본적인 구분은 1차 손상(즉 충격 시 즉각적인 기계적 손상)과 2차 손상을 구분하는데, 2차 손상은 뇌부종, 허혈, 흥분독성, 신경염증 등 연쇄 과정을 통해 몇 시간에서 며칠에 걸쳐 진행됩니다 ^3,4. 1차 손상과 달리, 2차 손상 기전은 원칙적으로 수정 가능한 치료 표적입니다. 이러한 과정에서 발생하는 2차 합병증—증가한 ICP, 외상 후 발작, TIC, 패혈증—은 환자의 최종 임상 진로를 결정하는 경우가 많습니다 ^3,5,6