전북대병원 김현호 소아청소년과 교수, 우수연제논문상 수상

머신러닝 알고리즘 이용 극소저체중출생아 뇌실내출혈 조기예측 모델

김현호 소아청소년과 교수. 전북대병원 제공. *재판매 및 DB 금지

[전주=뉴시스]최정규 기자 = 전북대학교병원은 소아청소년과 김현호 교수가 2023년 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 우수연제논문상을 수상했다고 21일 밝혔다.

김 교수는 계명대학교 동산병원 및 의과대학에서 개최된 2023년 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 ‘머신러닝 알고리즘을 이용한 극소저체중출생아의 뇌실내출혈 조기 예측 모델’의 주제로 논문을 발표해 우수한 연구업적을 인정받았다.

미숙아의 뇌실내출혈은 뇌 손상과 수두증과 같은 심각한 신경학적인 합병증을 일으키고 심각한 뇌실내출혈은 뇌성 마비에서 사망까지 이르게 한다. 뇌실내출혈은 생후 초기에 발생의 빈도가 높아 생후 초기의 환자 상태의 파악과 적절한 케어 및 질환 예방이 필요하다.

따라서 이번 연구는 한국 신생아네트워크 데이터 세트를 이용하여 극소저체중출생아의 출생 직전부터 생후 초기까지 상태 및 질환과 뇌실내출혈의 발생과 관계를 확인하고, 머신러닝에 기반한 심한 뇌실내출혈의 예측 모델을 만들고자 했다.

연구는 한국 신생아 네트워크에 등록된 출생 몸무게 1500g 미만의 극소저체중출생아를 대상으로 진행됐다. 목표 변수는 3-4단계의 뇌실내출혈을 진단받았거나 생후 1주일 이내에 사망 여부로 정했다. 특성값은 데이터가 획득 가능한 시점에 따라 3개의 단계로 구분하여 모델의 훈련에 적용했다.

데이터는 6대2대2 비율로 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할되었으며, 층화된 k-fold 교차 검증을 이용하여 모델 훈련에 사용됐다. 이진 목표 변수의 분류에 사용되는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 모델을 구축했다.

김 교수는 “본 연구를 바탕으로 미숙아의 뇌실내출혈을 예측할 수 있는 인공지능 모델로 구축하게 된다면, 미숙아의 예후가 좋아질 뿐만 아니라, 신생아 집중치료실에 근무하는 의료진의 두려움을 줄이고 의료 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 생각한다”고 말했다.

한편 이 연구는 2023년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행했다.

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