안기훈(최은샘) 교수팀, 소청과 이주성 교수, AI센터 이광식 교수팀과 공동연구
첫 아이 출산 25~40세 산모 174,926명 '조산-산모의 심장질환 연관성' 기계 학습 통해 분석
174,926명 중 '조산 한 산모 12,701명‥12,234명 하나 이상 심장질환 앓았다'
조산, 산모 여러 심장질환 가운데 특히 '부정맥, 허혈성 심장질환'과 연관성 강함
부정맥 중 '심방세동과 심방 조동', 가장 중요한 조산 위험 요소
이주성 교수 "산모 심장질환 조기 발견과 적절한 치료, 관리 조산 출산 예방에 중요"
안 교수 "기계 학습 예측모델 개발로 활발한 후속연구 기대"
논문, 국제학술지 'PLOS ONE'에 게재 국제학계 주목
[보건타임즈] 아시아인 대상으로 한 조산과 산모의 심장질환 간의 연관성이 최초로 규명됐으며 조산예측모델이 국내대학병원 의료진에 의해 개발했다. (논문보기)
조산은 정상 임신주수인 37주보다 이르게 출생했을 때를 말한다.
조산아는 전 세계 신생아 중 약 11%에 이른다.
영유아와 소아의 주요사망원인 중 하나로, 5세 미만 어린이 사망의 약 18%가 조산에 기인하는 것으로 알려져 있다.
해외 각국도 조산을 예방하려는 많은 연구를 진행 중이며 원인과 대책을 찾으려 노력하고 있다.
이 중 산모의 심장질환이 조산과 관계가 있을 것이라는 연구가 서구에서 보고된 바 있지만, 아직 아시아인을 상대로 한 연구는 없었다.
고려대학교 안암병원 산부인과 안기훈 교수(사진 좌)팀(안기훈, 최은샘), 소아청소년과 이주성 교수(중), AI센터 이광식 교수(우)팀은 국민건강보험공단 데이터베이스를 활용, 2017년 첫 아이를 출산한 25~40세의 산모 174,926명의 데이터를 기반으로 조산과 산모의 심장질환 간의 연관성을 기계 학습을 통해 분석했다.
이 결과, 174,926명 가운데 조산 출산을 한 산모는 12,701명이었다.
전체 산모 중 12,234명은 하나 이상의 심장질환을 앓았던 것으로 확인됐다.
조산은 산모의 여러 심장질환 중 특히 부정맥, 허혈성 심장질환과 강한 연관성이 있었으며, 부정맥 중에선 심방세동과 심방 조동이 가장 중요한 조산의 위험 요소로 밝혀졌다.
이 연구결과는 산모의 심장질환을 조기에 발견한 것과 적절한 치료, 관리가 조산 출산을 예방하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한다.
안기훈 교수는 "산모의 심장질환을 조기에 발견, 치료하는 것이 조산 출산 예방에 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다"면서 "임신 중이거나 임신을 계획하는 여성은 심장질환 여부를 면밀하게 검진함으로써 조산을 예방, 건강한 아이를 만날 수 있도록 도움을 줄 것"이라며 "가슴 통증이나 두근거림, 답답함, 어지럼증, 호흡곤란, 이유 없는 피곤함과 같은 증상이 있는 여성이라면 미리 고위험산모센터를 찾는 것이 현명할 것"이라고 조언했다.
이주성 교수는 "대개 임신 32주엔 심장의 혈액 배출량이 30~50% 증가하는데, 산모가 심장질환이 있을 땐 혈액 배출량의 부족으로 자궁과 태반에 영향을 줄 수 있을 것이라는 가설이 있다"면서 "심방세동/심방 조동이 조산의 위험도를 16% 가량 증가시켰다면서 이뿐만 아니라 허혈성 심장질환이나, 심근병증, 울혈성 심부전도 조산의 위험성 증가와 연관됐다"며 "이번 연구를 통해 심장질환이 조산의 강력한 위험 요소라는 것이 확인된 것"이라고 말했다.
또 이 연구는 기계 학습을 사용, 조산 출산의 예측모델을 구축하는 데 성공했다는 점도 의의가 있다.
예측모델은 88.53~95.31의 AUC를 나타냈으며, 89.59~95.22의 정확도를 보여 조산 예측에 충분한 성능이 입증됐다.
안 교수는 "이 연구는 전통적인 통계가 아닌 기계 학습 분석을 통해 조산 출산과 산모의 심장질환 간 연관성을 분석한 것"이라면서 "이를 통해 새로운 방식으로 조산 출산 예측모델을 만들 수 있다는 것을 확인했으며 이것을 기반으로 조산 출산의 예측과 예방 연구가 더욱 활발히 이뤄질 것으로 기대한다"고 덧붙였다.
이광식 교수는 "이 연구는 현재 매우 중요한 연구 분야로 지목되는 ”설명 가능한 인공지능, 설명 가능한 기계 학습“을 사용해서 산모의 심장질환이 조산 출산의 위험도를 얼마나 증가시키는지를 정확하게 분석했다는 점에서 매우 큰 의의가 있다"고 평가했다.
이 연구결과를 상세하게 정리한 논문은 'Preterm birth and maternal heart disease: A machine learning analysis using the Korean national health insurance database'는 국제학술지 'PLOS ONE'에 게재돼 국제학계의 이목을 끌고 있다.
기사최종편집일: 2024-05-02 18:46:06
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