저출산 해법으로 등장한 인공지능(AI) 기술 - 기건형 시엘병원 원장
2023년 12월 13일(수) 19:32 가가
한국은행 경제연구원이 최근 발표한 ‘초저출산 및 초고령사회:극단적 인구구조의 원인·영향·대책’ 보고서에 따르면 우리나라 합계출산율은 0.81명으로 OECD 회원국 중 가장 낮고, 2025년 총인구 대비 65세 이상 인구 비중은 20% 이상이 될 것이라고 한다. 이런 추세라면 2024년에는 OECD 회원국에서 일본을 넘어 고령인구 비중이 가장 높은 국가가 될 것이며, 이는 우리나라 경제구조 변화뿐만 아니라 일자리, 빈곤문제 등 다양한 사회적 문제가 일어날 것이라 보고했다.
이같은 상황에서 인공지능(AI)기술을 산부인과 난임분야에 접목할 경우 기존 한계를 넘어 인구 증가 및 저출산 문제에 기여할 수 있을 것이라는 게 필자의 생각이다.
산부인과 여성생식의학 분야에서의 AI 응용은 20세기 후반에 시작돼 여러 분야에 활용되고 있는데, 난임분야 비수술적 영역에서는 체외수정과 ICSI(정자 직접주입법)결과 예측, 정자활동 등급 분류, 임신성공률 예측 등은 물론 로봇수술 방식과 AI가 접목돼 남성 난임 관련 수술 및 여성의 근종수술, 난관 재결합 등 수술적 영역에서도 활용되고 있다.
난임분야의 AI 활용 현황과 미래를 비수술적 네 가지 측면에 초점을 맞춰 설명하고자 한다.
첫째, AI는 여성 난임 검사 방면에서 활용될 수 있다. 여성의 난임은 의료진이 신체검사, 호르몬 검사, 초음파 검사, 난관조영술 등 몇 가지 검사를 통해 진단한다. 최근에는 초음파 영상을 AI 이미지 분석을 통해 자궁 내막의 두께와 형태, 혈류 지수들을 판단해 임상 결과를 예측할 수 있는 플랫폼이 개발됐고, 자궁경검사에서 도출되는 이미지 또한 이 방법을 통해 여성의 자궁내 병변 유무를 확인하고 치료에 쓰이고 있다. 더불어 난자의 형태학적 평가는 성공적인 난자 동결 및 수정률을 위해 중요한데, 그동안 학술적으로 인정된 성숙된 난자 형태 특징을 AI에게 학습시킨 결과 시험관아기 시술 성공률 예측의 정밀도가 향상돼 여성의 난임 원인을 정확하게 확인할 수 있게 됐다.
둘째, 배아이식과 관련된 측면에서 AI 활용이다. 배아이식은 의학적 지식과 경험을 바탕으로 많은 변수와 전략이 필요한 매우 중요한 단계인데 AI 학습, 예측기법이 여성의 나이와 효과적인 배아이식 접근법을 제시하면서 난임 환자 비용 부담을 낮추는데 효과적임을 밝힌 연구도 진행됐다.
셋째는 부부의 난임 원인중 40%를 차지하는 남성 난임과 관련한 AI 활용이다. 술, 담배, 야근과 같은 불안정한 생활습관, 호르몬 이상, 남성 정계정맥류 같은 각종 질환과 환경요인, 유전적 요인들이 남성 난임의 원인이 될 수 있다. 진단을 위해서 정액·호르몬 검사, 유전자 검사와 생활습관을 통해 평가할 수 있으나, AI는 환경 및 생활습관 요인을 기준으로 남성 개인의 생식능력과 정액 상태를 예측하는데 적용돼 새로운 예방 전략과 치료 방법을 개발하는 데 기여할 수 있다.
이와 함께 연구원의 수동작업으로 이뤄졌던 정액평가 단계에서 AI를 접목한 정액 분석 기술은 연구원의 노력과 시간 소비를 줄임과 동시에 효율적 판단을 보조하는 수단으로 이용 가능하며, 남성환자의 호르몬수치·생활습관·정액 검사의 데이터를 모형으로 한 AI플랫폼이 남성 난임 디지털 홈 키트 개발로 이어질 것이다.
마지막으로는 원인 불명의 난임에 대한 AI 활용이다. 원인불명 난임이란 남성과 여성의 난임 검사결과가 정상임에도 불구하고 명확한 원인을 알 수 없는 상태로 전체 난임환자의 10~20%를 차지한다. 개인의 직업환경과 생활습관, 질병 여부, 항산화 및 대사 상태 등 다양한 요인이 거론됐으나 아직 결정적인 근거는 없는 상황이다. 하지만 AI는 이러한 변수들이 제안하는 가설들을 빠르게 검증해 임상에 적용할 수 있는 기회를 제공할 것이다.
이 밖에 AI는 난임 전문의가 정확한 치료 계획을 설정할 수 있도록 보조 도구로서 활용돼 임신 성공률을 높이고 저출산 문제에 충분한 기여할 수 있을 것이다.
역사적인 관점에서 혁신적인 도구들의 출현은 기존 사회를 지배하는 핵심 가치, 윤리, 법적 기준에서 벗어나는 경향이 있었다. AI가 성숙한 사회로의 진입을 위해 난임영역뿐만 아니라 기타 의학영역내에서 프로그램의 투명성과 신뢰성·안정성을 갖추고 법의 선을 넘지 않은 상태에서, 국가와 지역에 따라 다른 윤리적 관념을 포용할 수 있도록 나아가야 할 것이다.
산부인과 여성생식의학 분야에서의 AI 응용은 20세기 후반에 시작돼 여러 분야에 활용되고 있는데, 난임분야 비수술적 영역에서는 체외수정과 ICSI(정자 직접주입법)결과 예측, 정자활동 등급 분류, 임신성공률 예측 등은 물론 로봇수술 방식과 AI가 접목돼 남성 난임 관련 수술 및 여성의 근종수술, 난관 재결합 등 수술적 영역에서도 활용되고 있다.
난임분야의 AI 활용 현황과 미래를 비수술적 네 가지 측면에 초점을 맞춰 설명하고자 한다.
셋째는 부부의 난임 원인중 40%를 차지하는 남성 난임과 관련한 AI 활용이다. 술, 담배, 야근과 같은 불안정한 생활습관, 호르몬 이상, 남성 정계정맥류 같은 각종 질환과 환경요인, 유전적 요인들이 남성 난임의 원인이 될 수 있다. 진단을 위해서 정액·호르몬 검사, 유전자 검사와 생활습관을 통해 평가할 수 있으나, AI는 환경 및 생활습관 요인을 기준으로 남성 개인의 생식능력과 정액 상태를 예측하는데 적용돼 새로운 예방 전략과 치료 방법을 개발하는 데 기여할 수 있다.
이와 함께 연구원의 수동작업으로 이뤄졌던 정액평가 단계에서 AI를 접목한 정액 분석 기술은 연구원의 노력과 시간 소비를 줄임과 동시에 효율적 판단을 보조하는 수단으로 이용 가능하며, 남성환자의 호르몬수치·생활습관·정액 검사의 데이터를 모형으로 한 AI플랫폼이 남성 난임 디지털 홈 키트 개발로 이어질 것이다.
마지막으로는 원인 불명의 난임에 대한 AI 활용이다. 원인불명 난임이란 남성과 여성의 난임 검사결과가 정상임에도 불구하고 명확한 원인을 알 수 없는 상태로 전체 난임환자의 10~20%를 차지한다. 개인의 직업환경과 생활습관, 질병 여부, 항산화 및 대사 상태 등 다양한 요인이 거론됐으나 아직 결정적인 근거는 없는 상황이다. 하지만 AI는 이러한 변수들이 제안하는 가설들을 빠르게 검증해 임상에 적용할 수 있는 기회를 제공할 것이다.
이 밖에 AI는 난임 전문의가 정확한 치료 계획을 설정할 수 있도록 보조 도구로서 활용돼 임신 성공률을 높이고 저출산 문제에 충분한 기여할 수 있을 것이다.
역사적인 관점에서 혁신적인 도구들의 출현은 기존 사회를 지배하는 핵심 가치, 윤리, 법적 기준에서 벗어나는 경향이 있었다. AI가 성숙한 사회로의 진입을 위해 난임영역뿐만 아니라 기타 의학영역내에서 프로그램의 투명성과 신뢰성·안정성을 갖추고 법의 선을 넘지 않은 상태에서, 국가와 지역에 따라 다른 윤리적 관념을 포용할 수 있도록 나아가야 할 것이다.
