[기고] 시각지대 신생아 건강연구 화급하다

이경재 아이앤나 대표
수도권의 일부 고급 산후조리원은 소아과 전문의가 직접 왕진 후 진단을 해준다. 또한 전국의 많은 산후조리원들이 프리미엄 서비스로 의료진들의 정기적 왕진과 회진을 서비스로 제공하고 있다. 산후조리원에 입실하였거나 퇴실 후 얼마 지나지 않은 신생아의 경우 언어로 소통을 할 수 없으므로 본인이 느끼는 감정을 소리나 표정 또는 동작으로 표현을 하게 된다.

신생아가 즐거움이나 행복을 느끼는 것은 쉽게 감지할 수 있으나, 찡그리거나 우는 경우 배가 고픈지 고통을 느끼는지 화가 났는지 등에 대한 다양한 감정은 쉽게 확인하기 어렵다. 아플 경우 빠른 대응이 필요하지만, 울거나 얼굴을 찡그리는 것을 보고 아픈지를 판단하기는 의료인이 아닌 이상 어렵다. 최근 한 앱의 경우 전문의료진이 개발자로 참여해 증상 중심 질문지로 구성된 인공지능(AI) 문진은 임상 알고리즘을 통해 850여가지 예상 질환을 도출할 수 있다고 한다. 이러한 인공지능은 의료인이 없는 상황에서 좋은 대안이 될 수 있다.

하지만 신생아들은 의사소통이 안되어 문진 등이 불가능하다. 성인보다 집중적이고 신속한 치료가 이루어질 필요가 있다. 이러한 가운데 건강 상태 분석을 위한 영유아 울음소리를 기반으로 하는 연구와 앱 서비스 등은 해외에서 몇몇 개발된 사례가 있지만, 양질의 데이터 확보에 어려움이 있어 정확성과 상용화에 어려움을 겪고 있다. 특히 영유아 울음소리 등과 관련한 빅데이터 수집에는 한계가 있다. 가정에서 비전문가가 수집한 데이터에 대한 신뢰성에 대한 문제가 있기 때문이다. 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터에서 굿데이터로의 인식 전환도 같은 문제점을 해결하기 위한 좋은 방법이 될 수 있다. 데이터의 양이 아니라 양질의 데이터를 활용해 프로세스를 얼마나 개선시킬 수 있는지를 알 수 있기 때문이다.

우리나라는 산후조리원의 인프라가 어느 정도 확충됐고, 이용이 보편화돼 출생 후 2주간의 영유아 헬스케어 데이터 확보에 유리한 구조이다. 특히 아이앤나는 전국 산후조리원 50% 이상에서 사용하고 있는 베베캠 서비스를 기반으로 한 인프라를 갖고 있어 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능하다. 이 회사는 카메라 인프라를 통해 설소대, 황달, 로타, 딤플 등 다양한 질병에 대한 측정이 가능하고 다양한 전문가와 연구를 진행하고 있다.

이를 구체화 하기 위해 아이앤나와 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학부 김준모 교수팀은 '영유아의 음성(울음소리)과 안면(표정) 빅데이터를 기반으로 영유아의 건강상태를 분석할 수 있는 인공지능 시스템'을 개발하기 위해 공동연구계약을 체결했다.

이번 공동연구는 아이앤나에서 연구 개발한 딥러닝 기반 '울음소리 분석' 시스템을 고도화하고, 영유아 음성과 안면데이터를 결합해 감정, 의사표현, 건강상태 분석에 정확성을 높이는 데 있다. 아이앤나는 이번 협약을 통해 카이스트와 지속적인 공동연구 개발 계획을 수립해 의료인이 없는 상황에서 신생아들에게 도움을 줄 수 있는 신생아 헬스케어 서비스로 확대할 계획이다.

이와 더불어 가톨릭대 서울성모병원의 소아청소년과 윤영아 교수는 최근 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 '2022년도 상반기 개인기초연구사업'의 중견연구 과제에 선정돼 국내 의료진이 신생아 질환 예측과 이식 치료 등에 활용할 한국형 신생아 장 건강지수 모델 구축한다고 발표했다.

윤 교수는 '신생아 질환을 예측하는 한국형 신생아 장 건강지수 모델 구축'을 주제로 신생아의 정상 마이크로바이옴(장내 미생물 군집) 데이터베이스를 확립하고 구성비를 조사해 괴사성 장염, 만성 폐질환과 같은 신생아 질환 발생과의 연관성을 확인한 후 예후를 개선하는 연구를 진행할 예정이다.

이렇듯 신생아를 위한 다양한 연구가 추진되고 있어 고무적이다. 앞으로도 초저출산 시대를 맞아 신생아의 건강을 증진하고 질환을 치료하는 다양한 연구가 추진되기를 기대한다.