-최근 열린 대한의료정보학회에서 연구 성과 발표 수상 영예.
-정량 뇌영상, 임상데이터 활용한 발달지연 예측 연구로 주목.
이번 학술대회는 의료 인공지능, 임상 데이터 분석, 디지털 헬스케어 등 융합 분야를 아우르는 국내 최대 규모의 행사로, 전국의 연구자들이 최신 성과를 공유하는 자리였다.
이세현 학생은 신생아기의 정량 뇌 영상(T2-weighted MRI 및 확산텐서영상, DTI)과 임상 데이터를 결합한 다중모달 분석 기법을 활용해 발달지연을 조기에 예측할 수 있는 가능성을 제시한 연구로 큰 주목을 받았다.
전북대학교병원 소아청소년과 김현호 교수의 지도 아래 진행된 이 연구는 출생 체중이 작아 신경발달 위험이 높은 SGA(재태연령 대비 저체중) 신생아를 대상으로, 뇌 구조 특성과 임상 변수 간의 상관 네트워크를 정량적으로 분석한 새로운 임상적 접근으로 평가받고 있다.
특히, 복잡하게 얽힌 신생아기의 생물학적 지표들을 그래픽 네트워크 기반 통계 기법인 Graphical Network Analysis(GNA)를 통해 통합 분석함으로써, 기존 회귀나 단순 비교 분석으로는 확인하기 어려운 조건부 연결성과 잠재적 위험 인자 간의 상호작용을 시각화하고 해석한 점에서 큰 주목을 받았다.
이 연구는 SGA 신생아의 뇌 발달에 영향을 미치는 주요 생물학적 지표들을 발견하고, 이를 조기 예측 진단을 위한 바이오마커로 활용할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 향후, 이 연구는 조기 위험 선별과 맞춤형 개입 전략 개발에 기여할 것으로 기대된다.
이세현 학생은 앞서 2024년 대한의료인공지능학회 학술대회에서 최우수포스터전시상을, 같은 해 대한의료정보학회 추계학술대회 자유연제 부문에서도 우수연제논문상을 수상한 바 있다.
이번 수상으로 3회 연속 전국 규모 의료 AI 학회에서 연제상을 수상하는 이례적인 성과를 거두며 학부생 연구자로서의 두각을 다시금 입증했다.
이세현 학생은 “어린이병원 앞을 지날 때마다 발달장애로 어려움을 겪는 아이들과 보호자들의 모습을 떠올리며 도움이 되는 연구를 하고 싶다는 마음뿐이었다”며 “이번 연구가 환자와 보호자들에게는 희망이, 의료진에게는 임상적 편의와 해결책이 되기를 바란다”고 수상소감을 밝혔다.
이어 “다기관 기반으로 연구를 확장하고, 기능적 뇌영상(fMRI)이나 발달검사 지표와의 통합 분석을 통해 보다 정밀한 신경학적 발달 장애 조기 예측 모델을 개발하고자 한다”며 “궁극적으로는 인공지능 기반 조기 진단 시스템으로 연결해 실제 임상에서 활용 가능한 의료 기술로 발전시키는 것이 목표”라고 향후 계획도 전했다.
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