"AI가 예측의 확신까지.." 분당차여성병원, 전자간증 조기 예측 모델 개발
임신 16주 이전 고위험 산모 선별…예측 위험도와 신뢰도 동시 제시
검사 데이터 일부 누락돼도 '예측을 믿어도 되는지'까지 판단
[파이낸셜뉴스] 임신부에게 치명적인 합병증으로 이어질 수 있는 전자간증을 AI가 '얼마나 위험한지'뿐 아니라 '그 예측을 얼마나 믿을 수 있는지'까지 알려주는 기술이 나왔다.
차 의과학대학교 분당차여성병원은 산부인과 류현미 교수와 스마트MEC케어R&D센터 연구팀이 임신 초기 임상 데이터를 기반으로 전자간증 발생 위험과 예측 신뢰도를 동시에 제시하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 15일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 Scientific Reports에 게재됐다.
전자간증은 임신 중 발생하는 대표적인 고혈압성 질환으로 산모와 태아 모두에게 심각한 합병증을 유발할 수 있다. 예방 효과를 높이려면 임신 16주 이전 고위험 산모를 선별해 선제적으로 관리하는 것이 중요하다.
기존 AI 예측 모델은 전자간증 발생 가능성을 수치로 제시하는 데 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 실제 진료 현장에서는 검사 항목이 일부 누락되는 경우가 적지 않아 예측 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단하기 어려운 한계가 있었다.
연구팀은 이 지점을 파고들었다. AI가 위험도를 산출하는 데 그치지 않고 주요 검사 정보가 충분한지 여부를 함께 분석해 예측의 신뢰도까지 제시하는 구조를 구현했다. 의료진이 같은 위험도라도 결과를 적극 활용할지, 추가 검사를 우선할지를 판단할 수 있도록 한 것이다.
모델 개발에는 차병원의 단태임신 3만1235건의 임상 데이터를 활용했고, 이후 다른 의료기관의 단태임신 5372건 데이터를 통해 예측 성능을 외부 검증했다.
검증 결과 평균동맥압(MAP), 초산 여부, inhibin-A, HDL 콜레스테롤 등 핵심 정보가 확보된 경우 예측 정확도가 크게 높아졌다. 반대로 주요 정보가 부족하면 AI가 예측 신뢰도가 낮다는 점을 함께 제시해 결과를 보다 신중하게 해석하도록 설계됐다.
연구팀은 AI가 단순히 위험도를 계산하는 수준을 넘어 예측 결과의 '확신 수준'까지 설명하는 방식이라는 점에서 임상 활용 가능성이 높다고 평가했다.
류현미 교수는 "이번 연구는 전자간증 발생 위험뿐 아니라 예측 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "실제 의료 데이터는 항상 완전하지 않은 만큼 AI가 위험도와 함께 예측의 신뢰도를 알려주는 접근이 향후 산전관리 AI의 중요한 방향이 될 것"이라고 말했다.
kakim@fnnews.com 김경아 기자
