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[대구가톨릭대의료원 제공. 재판매 및 DB 금지]
(대구=연합뉴스) 한무선 기자 = 대구가톨릭대의료원은 인공지능(AI) 기반 머신러닝 기술을 활용해 미숙아의 기관지폐이형성증 발생 위험을 단계적으로 예측하는 모델을 개발했다고 9일 밝혔다.
대구가톨릭대의료원 의학통계학교실 곽상규 교수와 대구가톨릭대병원 소아청소년과 정지은·김영현 교수가 공동으로 연구한 결과가 최근 소아의학 분야 국제학술지인 '칠드런'(Children)에 실렸다.
기관지폐이형성증은 주로 미숙아에게 발생하는 대표적인 만성 폐 질환으로 장기간 산소치료나 호흡기 치료가 필요할 수 있다. 또 성장 이후에도 호흡기 건강과 신경 발달에 영향을 미칠 수 있다.
연구팀은 대구가톨릭대병원 신생아중환자실에 입원한 미숙아 2천153명의 임상자료를 분석했다.
출생 직후 기본 정보부터 생후 24시간 이내 임상·검사 정보, 생후 7일까지의 치료 경과를 단계적으로 반영해 모두 5가지 통계·머신러닝 예측 모델을 개발하고 성능을 비교했다.
그 결과 출생 직후 정보만 활용한 모델의 예측 성능은 0.751이었으나, 생후 24시간 이내 임상 정보를 추가한 모델에서는 0.897, 생후 7일까지 정보를 반영한 최종 모델에서는 0.923으로 차츰 향상된 것으로 나타났다.
주요 예측 인자로는 산소포화도, 평균동맥압, 초기 수유 방식, 산소 요구량 및 염증 관련 검사 수치 등이 확인됐다.
연구팀 관계자는 "이번 연구는 신생아중환자실의 임상 경험과 AI 분석기술을 결합해 미숙아 기관지폐이형성증 발생 위험을 조기에 평가할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "추가적인 검증을 통해 고위험 미숙아를 조기에 선별하고, 환자별 맞춤형 치료·관리 전략을 수립하는 데 도움이 되기를 기대한다"고 말했다.
mshan@yna.co.kr
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