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박선화 이대목동병원 전임의, 대한산부인과학회 학술대회 최우수구연상 수상
입력일 2020-11-06 16:17:27
임신부 질내 조산 유발 후보 유해균 대상 정성적 및 정량적 평가 시행 … 세계최초 인공지능 딥러닝 기법 활용 위험도 예측 연구

박선화 이대목동병원 산부인과 전임의

박선화 이대목동병원 산부인과 전임의가 ‘박테리아 위험요소 모델을 이용한 조산의 예측’이라는 연구 결과 발표로 제 106차 대한산부인과학회 학술대회에서 최우수구연상을 수상했다.

임신부의 생체시료를 이용한 조산의 위험도를 예측한 연구 중 인공지능의 딥러닝 기법(deep learning)을 활용한 연구는 세계 처음이다.

조산은 일반적으로 임신 20주를 지나 37주 이전에 분만하는 것으로 전체 출생의 5~10%에 해당한다. 초혼연령 상승, 고령산모 증가, 체외수정술 증가 등으로 조산 위험이 해마다 증가하고 있다. 조산아로 분만한 미숙아는 사망률이 높은데다 성장하는 동안 지속적인 재활치료를 받아야 하는 경우가 많기 때문에 미리 진단하고 대비하는 것이 최선이다.

이대목동병원 산부인과 연구팀에서는 조산의 원인을 밝히기 위한 노력과 더불어 이를 예측하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있다.

조기진통 및 조기양막파수로 인한 조산이 발생하는 이유는 임신부 질내 유해한 박테리아의 상행 감염 때문이라는 근거들이 전세계적인 연구들에 의해 많이 보고되어 있다.  
 
본 연구는 임신 중기 임신부의 질액을 채취하여 선행연구를 통해 조산을 예측할 수 있는 후보균들을 대상으로 정성적 및 정량적 평가를 시행했고, 임신부의 조산 여부에 따라 어떠한 차이가 있는지 분석해 예측 모델을 만들었다.

이번 연구는 박테리아의 위험 요소를 이용해 인공지능을 활용, 조산 예측률을 높일 수 있는 모델을 개발하고자 하는 첫 시도였다는 평가를 받았다. 

이대목동병원 산부인과 연구팀은 새로운 바이오마커를 발굴하고 AI진단 알고리즘을 개발해 상용화를 진행하는 진단전문회사인 ㈜디앤피바이오텍과 공동연구를 진행 중인데 이 회사는 이전에 CT영상과 폐암예후유전체를 융합해 진단하는 AI 기술을 개발한 바 있다. 

박 교수는 “실제 임상에서 조산의 가능성을 예측하기 어렵고 유효성이 낮다 보니 조산 환자나 보호자를 볼 때마다 안타깝다”며 “임신부들의 조산 가능성을 빠르고 정확하게 예측해 적절한 치료를 받을 수 있도록 노력할 것”이라고 밝혔다. 

김지예 기자 jiye200@healtho.co.kr
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