고대병원 안기훈 교수팀 "산모의 심장질환이 조산에 영향" 규명

아시아인 대상 최초 연구 발표..."산모 심장 관리가 조산 예방에 중요한 역할"

【베이비뉴스 전아름 기자】

고대 안암병원 안기훈 교수팀이 산모의 심장질환과 조산의 상관관계를 밝혀냈다. 심장질환이 있다면 미리 관리하고 치료하는 게 조산의 위험을 줄인다는 결론이다. ⓒ베이비뉴스

임신을 계획하고 있는데 부정맥 등의 심장질환이 있다면 미리 관리하고 치료하면 조산할 위험을 줄일 수 있다.

고려대학교 안암병원 산부인과 안기훈 교수팀(안기훈, 최은샘), 소아청소년과 이주성 교수, AI센터 이광식 교수팀이 아시아인 대상으로는 최초로 조산과 산모의 심장질환 간의 연관성을 규명하고 조산예측모델을 개발했다고 고대 안암병원이 20일 밝혔다.

조산은 정상 임신주수인 37주 보다 이르게 출생한 경우를 말하는데, 전세계적으로 약 11%의 신생아가 조산아다. 조산은 영유아와 소아의 주요사망원인 중 하나로, 5세 미만 어린이 사망의 약 18%가 조산에 기인하는 것으로 알려져 있다. 해외 각국에서도 조산을 예방하기 위한 많은 연구가 진행중이며 원인과 대책을 찾고자 노력하고 있는데, 그 중 산모의 심장질환이 조산과 관계가 있을 것이라는 연구가 서구에서는 보고된 바 있지만 아직까지 아시아인에 대한 연구는 없었다.

안기훈 교수팀은 국민건강보험공단 데이터베이스를 활용하여 2017년 첫 아이를 출산한 25~40세의 산모 17만 4926명의 데이터를 기반으로 조산과 산모의 심장질환 간의 연관성을 기계학습을 통해 분석했다.

연구 결과, 17만 4926명 중 조산 출산을 경험한 산모는 1만 2701명이었으며, 전체 산모 중 1만 2234명은 하나 이상의 심장 질환을 가지고 있었다. 조산은 산모의 여러 심장 질환 중 특히 부정맥, 허혈성 심장 질환과 강한 연관성이 있었으며, 부정맥 중에서는 심방세동과 심방조동이 가장 중요한 조산의 위험 요소로 밝혀졌다. 이번 연구를 통해 산모의 심장 질환의 조기 발견과 적절한 치료, 관리가 조산 출산을 예방하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한 것이다.

안기훈 교수는 "산모의 심장 질환을 조기 발견하고 치료하면 조산을 예방하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다"며 "임신 중이거나 임신을 계획하고 있는 여성의 경우 심장 질환에 대한 면밀한 검진이 조산을 예방하고 건강한 아이를 만날 수 있도록 도움을 줄 것"이라고 강조했다. 특히 "가슴통증이나 두근거림, 답답함, 어지럼증, 호흡곤란, 이유없는 피곤함과 같은 증상이 있는 여성이라면 미리 고위험산모센터를 방문하는 것"이 현명할 것이라고 조언했다.

이주성 교수는 "일반적으로 임신 32주에는 심장의 혈액배출량이 30~50% 증가하는데, 산모가 심장 질환이 있는 경우 혈액배출량의 부족으로 자궁과 태반에 영향을 줄 수 있을 것이라는 가설이 있다"고 설명하며 "심방세동/심방조동이 조산의 위험도를 16% 가량 증가시켰다. 뿐만 아니라 허혈성 심장 질환이나, 심근병증, 울혈성 심부전도 조산의 위험성 증가와 연관되었다"고 강조했다. 따라서 "이번 연구를 통해 심장질환이 조산에 대한 강력한 위험요소라는 것이 확인된 것"이라고 말했다.

또한, 이 연구는 기계 학습을 사용하여 조산 출산의 예측 모델을 구축하는 데 성공했다는 점에서도 의의가 있다. 예측모델은 88.53~95.31의 AUC를 나타냈으며, 89.59~95.22의 정확도를 보여 조산을 예측하는데에 충분한 성능이 입증됐다.

안 교수는 "이번 연구는 전통적인 통계적 분석이 아닌 기계 학습 분석을 통해 조산 출산과 산모의 심장 질환 간 연관성을 분석한 것"이라며 "이를 통해 새로운 방식으로 조산 출산 예측 모델을 만들 수 있다는 것을 확인했고, 이것을 기반으로 조산 출산의 예측과 예방에 대한 연구가 더욱 활발히 이루어질 것으로 기대한다"고 말했다. 특히 이광식 교수는 "이번 연구는 현재 매우 중요한 연구 분야로 지목되고 있는 "설명 가능한 인공지능, 설명 가능한 기계학습"을 사용해서 산모의 심장질환이 조산 출산의 위험도를 얼마나 증가시키는지를 정확하게 분석했다는 점에서 매우 큰 의의가 있다"라고 말했다. 

한편, 이번 연구 'Preterm birth and maternal heart disease: A machine learning analysis using the Korean national health insurance database'는 국제학술지 'PLOS ONE'에 게재되어 국제학계의 이목을 끌고 있다.

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