인공지능으로 저체중아 선천성 심장병 위험 예측한다

기사내용 요약
인공지능 알고리즘의 동맥관 개존증 예측 결과 검증
심초음파 없이 출생 정보만으로 82% 정확하게 예측

한양대학교병원 소아청소년과 나재윤 교수(사진 : 한양대병원 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 안호균 기자 = 빅데이터 기반 인공지능을 적용, 1.5kg 미만 극소 저체중아의 선천성 심장병 위험 인자들을 분석해 높은 예측도로 진단할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

한양대학교병원 소아청소년과 나재윤 교수팀(박현경 교수)과 한양대학교 ERICA 공대 이주현 교수팀(공동 1저자 김동균 연구원), 인공지능융합연구센터 권보경 박사는 이같은 공동연구 결과를 10일 발표했다.

선천성 심장병 중 '동맥관 개존증'은 극소 저체중아에서 많이 발생하는 사망률이 높은 질병이지만 위험 요소를 사전 식별하는 것이 어렵고 명확한 가이드라인이 없어 병원마다 치료 지침에 차이가 있다.

공동연구팀은 2013년부터 2017년까지 국내에서 출생한 1500g 미만의 극소 저체중아(VLBWI) 8369명의 자료를 이용해 인공지능의 동맥관 개존증 예측 결과를 검증했다. 5가지 인공지능 알고리즘의 분석 결과와 기존에 많이 사용되는 다중 회귀 분석(Multiple Logistic Regression) 결과를 비교했다.

인공지능 알고리즘 중 랜덤 포레스트와 라이트 GBM(Light gradient boosting machine) 분석은 심초음파 없이 수십개의 환아 출생 정보만으로 동맥관 개존증을 약 82% 정확도로 예측하는 것으로 나타났다.

또 연구팀은 'SHAP(SHapley Additive exPlanations)'라는 게임 이론 기반 알고리즘을 이용해 랜덤 포레스트와 라이트 GBM분석이 동맥관 개존증을 예측하는데 적합한 인공지능 알고리즘이라는 점을 검증했다.

나재윤 교수는 "현재 소아청소년 심장전문의가 많지 않고, 선천성 심장병은 전문의의 주관적인 진단과 치료에 의지하고 있다"면서 "이번 연구에서는 많은 위험 인자를 인공지능 기술로 분석해 선천성 심장병의 진단과 치료 여부를 예측할 수 있음을 규명해 선천성 심장병이라는 드문 질환군에도 인공지능을 적용할 수 있음을 보여준 선도적인 예시"라고 말했다.

또 "이번 연구는 신생아 빅데이터에 인공지능을 적용한 첫 사례이며, 본 연구를 토대로 소아청소년 영역에서도 인공지능을 활용한 많은 후속 연구가 이뤄지길 바라며, 소아청소년 심장전문의가 없는 병원에서 활용하는 등 실제 임상에서도 적용할 수 있도록 노력할 것"라고 말했다.

이번 연구 결과는 지난달 16일 국제 학술지 '사이언티픽 리포트' 11월호에 '전국 극소 저체중아 코호트에서 동맥관 개존증 위험인자 분석을 위한 인공지능 모델 비교'라는 논문으로 게재됐다.

☞공감언론 뉴시스 ahk@newsis.com