분당차병원 "임신중 전자간증 예측 AI모델 개발"

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 임신 중 발생하는 고혈압성 질환인 전자간증 위험을 조기에 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 국내 병원에서 개발됐다.

차 의과학대학교 분당차여성병원은 류현미 산부인과 교수, 스마트MEC케어R&D센터 연구팀이 임신 초기 임상 데이터를 활용해 임신 중 발생하는 고혈압성 질환인 전자간증 위험을 조기에 예측하고, 예측 결과의 정확도를 높인 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

전자간증은 임신 중 발생하는 대표적인 고혈압성 질환으로, 산모와 태아 모두에게 중대한 합병증을 일으킬 수 있다. 고위험 산모를 임신 16주 이전에 조기 선별하는 것은 예방적 개입과 면밀한 산전관리를 위해 중요하다.

기존 예측 모델은 전자간증 발생 위험을 제시했지만, 검사값이 일부 빠진 상황에서 예측이 얼마나 달라질 수 있는지는 충분히 반영하지 못했다.

이에 연구팀은 전자간증 발생 위험과 함께, 해당 예측 결과를 신뢰할 수 있도록 새로운 접근법을 시도했다. 예를 들어 전자간증 예측에 중요한 검사값이 충분히 포함된 경우에는 예측 신뢰도가 높다고 판단하고, 중요한 정보가 빠져 있는 경우에는 예측 결과 해석에 주의가 필요하다는 점을 함께 제시하는 방식이다.

연구팀은 차병원에서 수집한 단태임신 3만1235건의 임상 데이터를 이용해 전자간증 조기 예측 모델을 개발한 뒤, 다른 의료기관에서 수집한 단태임신 5372건의 데이터를 활용해 예측 성능을 다시 검증했다.

연구팀은 AI 예측 결과에 어떤 검사 항목이 영향을 미쳤는지 분석하고, 주요 검사값이 빠져 있을 때 예측 결과의 신뢰도가 어떻게 달라지는지도 함께 평가했다. 이를 통해 산모별 전자간증 위험도뿐 아니라, 그 예측을 의료진이 어느 정도 신뢰할 수 있는지 판단할 수 있는 모델을 개발했다.

검증 결과, 주요 정보가 충분히 포함된 경우 예측 정확도가 크게 향상되는 것으로 나타났다. 특히 평균동맥압, 초산 여부, inhibin-A, HDL 콜레스테롤 등의 정보가 예측 신뢰도에 중요한 영향을 미쳤다. 주요 임상 정보가 충분할수록 예측의 신뢰도가 높아지며, 일부 정보가 누락된 경우에는 결과를 보다 신중히 해석할 필요가 있다고 설명했다.

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

실제 의료 현장의 데이터는 항상 완전하지 않기 때문에, AI 모델이 단순히 위험도를 제시하는 것만으로는 충분하지 않다는 것이 류 교수의 설명이다. 류 교수는 "예측값과 함께 그 예측을 얼마나 신뢰할 수 있는지를 알려주는 방식은 향후 임상 적용 가능한 산전관리 AI 개발에 중요한 방향이 될 수 있다"고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 사이언피틱 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.

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