이대목동병원 박선화 전임의, 최우수구연상 수상...“인공지능 딥러닝 기법으로 조산 위험도 예측”

이대목동병원은 산부인과 박선화 전임의가 ‘박테리아 위험요소 모델을 이용한 조산의 예측’이라는 연구 결과 발표로 제 106차 대한산부인과학회 학술대회에서 최우수구연상을 수상했다고 6일 밝혔다. 임신부의 생체시료를 이용한 조산의 위험도를 예측한 연구 중 인공지능의 딥러닝 기법(deep learning)을 활용한 연구는 세계 처음이다. 조산은 일반적으로 임신 20주를 지나 37주 이전에 분만하는 것으로 세계적으로 전체 출생의 5~10%에 해당한다. 초혼연령

김영주 이대목동병원 교수팀, 혈액 내 마이크로바이옴으로 조산 예측 가능

산모의 혈액 내 미생물 가운데 퍼미큐티스(Firmicutes)와 박테로이데테스(Bacteroidetes), 박테로이데스(Bacteroides), 락토바실러스(Lactobacillus), 스핑고모나스(Sphingomonas), 파스티디오시필라(Fastidiosipila), 바이셀라(Weissella) 및 부티리치코쿠스(Butyricicoccus)의 균이 많은 산모는 조산의 발생이 증가할 수 있으며 혈액 내 미생물을 통해 조산의 예측이 가능하다는 연구결과가 발표됐다. 이대목동병원 산부인과 김영주 교수팀은 이러한 내용을 담은 ‘임신 중의