극소 저체중아(1.5kg 미만)의 ‘선천성 심장병’을 빅데이터 기반 인공지능을 적용해 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 ‘전국 극소 저체중아 코호트에서 동맥관 개존증 위험인자 분석을 위한 인공지능 모델 비교' 논문을 통해 극소 저체중아 사망의 주요 원인 중 하나인 동맥관 개존증을 미리 예측하는 방법을 밝혔다. 선천성 심장병 중 하나인 동맥관 개존증은 극소 저체중아에서 많이 발생하는 질병으로, 높은 사망률에도 위험 요소를 사전에 구별하는 것이 어렵다. 명확한 치료 지침도 없어 병원마다 치료 방법에 차이가 있다.
연구팀은 2013년부터 2017년까지 국내에서 출생하여 한국 신생아네트워크에 등재된 출생체중 1500g 미만의 극소 저체중아(VLBWI) 8369명의 자료를 활용해 선천성 심장병인 ‘동맥관 개존증’의 위험 인자들을 분류했다. 극소 저체중아 중 동맥관 개존증이 있는 환아는 2982명, 동맥관 개존증이 없는 환아는 5387명이었으며, 5가지 인공지능 알고리즘의 분석 결과와 기존에 많이 사용되는 다중 회귀 분석 결과와 비교했다.
연구팀의 인공지능은 심초음파 없이 수십 가지에 달하는 환아의 출생 정보만으로 극소 저체중아의 동맥관 개존증을 약 82% 정도로 예측하는 높은 정확도를 보였다. 그뿐만 아니라 'SHAP(SHapley Additive exPlanations)'이라는 게임 이론 기반 알고리즘을 이용해 랜덤 포레스트와 라이트 GBM분석이 ‘동맥관 개존증’을 예측하는 판단 기준에 적합한 인공지능 알고리즘이라는 것을 다시 한번 검증했다.
나재윤 교수는 “현재 소아 청소년 심장전문의가 많지 않고, 선천성 심장병은 전문의의 주관적인 진단과 치료에 의지하고 있다"고 밝혔다. 나 교수는 "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.
이어 "이번 연구는 신생아 빅데이터에 인공지능을 적용한 첫 사례이며, 본 연구를 토대로 소아 청소년 영역에서도 인공지능을 활용한 많은 후속 연구가 이뤄지길 바라며, 소아 청소년 심장전문의가 없는 병원에서 활용하는 등 실제 임상에서도 적용할 수 있도록 노력할 것"이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 보건복지부와 질병관리본부에서 구축한 전국 웹 기반 네트워크를 바탕으로 한국연구재단 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 진행됐으며, '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)' 11월호에 게재됐다.