일요주간 - 분당차여성병원 산부인과 류현미 교수팀, 전자간증 AI 예측 연구 국제학술지 ′사이언티픽 리포트′ 게재

스마트MEC케어R&D센터 연구팀, 임신 중 고혈압성 질환 조기 예측 AI 개발
류현미 교수팀, 임신 16주 전 임상·검사 데이터로 고위험 산모 조기 선별
위험도와 예측의 신뢰도까지 함께 제시하는 AI 모델, 임상 활용 가능성 기대

▲ 분당차여성병원 산부인과 류현미 교수, 스마트MEC케어R&D센터 연구팀. (사진=차병원 제공)

 

차 의과학대학교 분당차여성병원(원장 김영탁) 연구팀이 임신 초기 임상 데이터를 활용해 고혈압성 질환인 전자간증 발생 위험과 예측 신뢰도를 함께 제시하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 실제 의료 현장의 불완전한 데이터를 고려한 예측 모델로 임상 활용 가능성을 높였다는 평가다.

분당차여성병원은 산부인과 류현미 교수와 스마트MEC케어R&D센터 연구팀의 이 번 연구 결과가 국제학술지 Scientific Reports에 게재됐다고 15일 밝혔다.

전자간증은 산모와 태아 모두에게 심각한 합병증을 일으킬 수 있어 임신 16주 이전 고위험군을 선별하는 것이 중요하다. 연구팀은 기존 예측 모델이 검사 정보가 일부 누락된 상황에서 예측 결과의 신뢰도를 충분히 반영하지 못하는 점에 주목했다.

연구팀은 차병원에서 수집한 단태임신 3만 1235건의 임상 데이터로 AI 예측 모델을 개발하고, 다른 의료기관의 5372건 데이터를 활용해 성능을 검증했다. 또 주요 검사 항목이 예측에 미치는 영향과 정보 누락에 따른 신뢰도 변화를 함께 분석해 위험도와 예측 신뢰도를 동시에 제시하는 모델을 구현했다.

검증 결과 평균동맥압, 초산 여부, inhibin-A, HDL 콜레스테롤 등 주요 임상 정보가 충분할수록 예측 정확도와 신뢰도가 높아지는 것으로 나타났다.
 

류현미 교수는 "이번 연구는 전자간증 예측 모델의 정확도를 높이는 것뿐 아니라, 예측 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 제시했다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.

이어 "실제 의료 현장의 데이터는 항상 완전하지 않기 때문에, AI 모델이 단순히 위험도를 제시하는 것만으로는 충분하지 않다"며 "예측값과 함께 그 예측을 얼마나 신뢰할 수 있는지를 알려주는 방식은 향후 임상 적용 가능한 산전관리 AI 개발에 중요한 방향이 될 수 있다"고 설명했다.

 

일요주간 / 하수은 기자 jlist@naver.com

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