이대목동병원 산부인과 연구팀, 조산 예측률 최대 77%로 올려

인공지능(AI)의 머신 러닝 기법으로 조산의 위험을 예측한 국내 연구 결과가 나왔다.

이대목동병원 산부인과 박선화·김영주 교수팀은 임신 중기 임신부 질액 후보균의 조합과 상대적인 비율 분석에 AI 머신 러닝 기술을 활용해 조산 예측 모델을 만들었다고 24일 밝혔다.

연구 결과는 미국 생식면역학회지(AJRL·American Journal of Reproductive Immunology) 최근호에 게재됐다.

연구팀은 질액에서 검출된 락토바실러스 이너스(Lactobacillus iners)와 유레아플라즈마 파붐(Ureaplasma parvum)의 비율을 이용한 모델을 통해 조산의 예측률을 72%까지 높였다.

여기에 백혈구 수를 조합하자 예측률이 77%로 높아졌다.

"임산부 질액 내 박테리아 AI분석으로 조산 위험 예측"

조산은 일반적으로 임신 20주를 지나 37주 이전에 분만하는 것을 말한다.

초혼 연령 상승, 고령 산모 증가, 체외수정술 증가 등으로 조산 위험이 해마다 증가하고 있다.

조산아로 분만한 미숙아는 사망률이 높은데다 성장하는 동안 지속해서 재활치료를 받아야 하는 경우가 많아서 미리 진단하고 대비하는 것이 중요하다.

그동안 조기 진통 및 조기양막파수로 인해 조산이 발생하는 이유로 임신부 질 내 유해한 박테리아의 상행 감염 때문이라는 연구가 많이 보고됐지만, 이를 사전에 진단해 예방하기 위한 뚜렷한 방법은 없었다.

이와 관련 이대목동병원 산부인과학교실 연구팀은 새로운 바이오마커(생체 표지자)를 발굴하고 AI 진단 알고리즘을 개발해 상용화하는 진단전문회사 디앤피바이오텍과 공동연구를 하고 있다.

/연합뉴스

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