국내 연구진이 세계최초로 인공지능의 머신 러닝 기법(machine learning)을 활용해 조산의 위험을 예측한 연구결과를 18일 발표했다. 

조산은 일반적으로 임신 20주를 지나 37주 이전에 분만하는 것으로, 세계적으로 전체 출생의 5~10%가 조산이다. 초혼연령 상승, 고령산모 증가, 체외수정술 증가 등으로 조산 위험이 해마다 증가하고 있는 추세다.

그동안 조기진통 및 조기양막파수로 인해 조산이 발생하는 이유로 임신부 질내 유해한 박테리아의 상행 감염 때문이라는 연구가 세계적으로 많이 보고됐지만 이를 사전에 진단해 예방하기 위한 뚜렷한 방법은 없었다.

이번 연구를 진행한 이대목동병원 산부인과 박선화 교수는 임산부 질액 내 박테리아 위험 요소 모델을 인공지능 머신 러닝 기법(machine learning)으로 분석, 조산 위험을 예측하는 연구를 통해 이 모델의 영향을 주는 핵심 균은 락토바실러스 이너스(Lactobacillus iners), 유레아플라즈마 파붐(Ureaplasma parvum)라는 것을 밝혀냈다.

박 교수는 "이 모델을 통해서 조산을 72% 예측할 수 있었다"면서 "그 외에 혈액학적인 정보를 통해 측정할 수 있는 백혈구 수를 조합했을 때는 예측률이 77%로 높아졌다"고 전했다.

이번 논문 교신저자인 김영주 이대목동병원 산부인과 교수는 “이번 연구에서 밝혀진 대로 조산을 유발하는 다양한 원인들을 박테리아 위험 요소 모델에 접목시킨다면 더 좋은 예측 모델을 만들 수 있을 것”으로 평가했다.

이와 관련해서 이대목동병원 산부인과학교실 연구팀은 새로운 바이오마커를 발굴하고 AI진단 알고리즘을 개발해 상용화를 진행하는 진단전문회사 ㈜디앤피바이오텍과 공동연구를 진행 중에 있다.

한편, 해당 논문은 미국 생식면역학회지 AJRL(American Journal of Reproductive Immunology) 최근호에 게재됐다.