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AI 활용해 극소 저체중아서 선천성 심장병 위험도 규명
나재윤 교수.

[라포르시안] 1.5kg 미만의 극소 저체중아(VLBWI)에서 ‘선천성 심장병’을 빅데이터 기반 인공지능을 적용해 높은 예측도로 진단할 수 있다는 연구결과가 나왔다. 

한양대학교병원 소아청소년과 나재윤 교수팀(박현경 교수)과 한양대학교 ERICA 공대 이주현 교수팀(공동 1저자 김동균 연구원) 및 인공지능융합연구센터 권보경 박사가 빅데이터 기반 인공지능으로 ‘선천성 심장병’ 위험도를 분석한 연구결과를 공개했다. 

 연구결과는 융합연구 분야 글로벌 학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 11월호에 ‘전국 극소 저체중아 코호트에서 동맥관 개존증 위험인자 분석을 위한 인공지능 모델 비교(Artificial intelligence model comparison for risk factor analysis of patent ductus arteriosus in nationwide very low birth weight infants cohort)’라는 제목으로 실렸다. 

선천성 심장병 중 ‘동맥관 개존증’은 1.5kg 미만 극소 저체중아에서 동반돼 많이 발생하는 질병이다. 높은 사망률에도 불구하고 위험 요소를 사전에 식별하는 게 어렵고, 명확한 가이드라인이 없어 병원마다 치료 지침에 차이가 있다.

공동연구팀은 2013년부터 2017년까지 국내에서 출생해 한국 신생아네트워크에 등재된 출생체중 1,500g 미만 극소 저체중아 8,369명의 자료를 활용해 선천성 심장병인 동맥관 개존증 위험 인자를 분류했다. 극소 저체중아 중 동맥관 개존증이 있는 환아는 2,982명, 동맥관 개존증이 없는 환아는 5,387명이었다. 

5가지 인공지능 알고리즘 분석 결과와 기존에 많이 사용되는 다중 회귀 분석 결과와 비교해 심초음파 없이 수십 가지에 달하는 환아 출생 정보만으로 극소 저체중아에서 동맥관 개존증 발병 위험을 약 82% 정도로 예측하는 높은 정확도를 보였다.

나재윤 교수는 “이번 연구는 신생아 빅데이터에 인공지능을 적용한 첫 사례이며, 이를 토대로 소아청소년 영역에서도 인공지능을 활용한 많은 후속 연구가 이뤄지길 바란다"며 "소아청소년 심장전문의가 없는 병원에서 활용하는 등 실제 임상에서도 적용할 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.

김상기 기자  bus19@rapportian.com

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