전북대 이세현 학생, 신생아 발달지연 조기 진단 연구로 학회 ‘우수연제논문상’ 수상

↑↑ 이세현 학부생 사진

전북대학교 의과대학 의예과 2학년 이세현 학생이 신생아기의 발달지연을 조기에 진단할 수 있는 가능성을 제시한 연구로 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 ‘우수연제논문상’을 수상했다. 

이번 수상은 이 학생이 3회 연속 전국 의료 AI 학회에서 연구 성과를 인정받은 사례로, 학부생 연구자로서 이례적인 성취로 평가받고 있다.

3일 전북대학교에 따르면, 이세현 학생은 최근 열린 ‘2025 대한의료정보학회 춘계학술대회(KOSMI)’ 자유연제 부문에서 정량 뇌영상(T2-weighted MRI 및 확산텐서영상, DTI)과 임상 데이터를 결합한 다중모달 분석 기법을 통해 신생아 발달지연을 조기에 예측할 수 있는 가능성을 제시한 연구로 우수연제논문상을 수상했다.

이번 학술대회는 의료 인공지능, 디지털 헬스케어, 임상 빅데이터 분석 등 다양한 융합 주제를 아우르는 국내 최대 규모의 의료정보 관련 학술행사로, 전국의 연구자들이 최신 연구 성과를 공유하는 자리였다.

이세현 학생의 연구는 특히 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 주목받았다. 해당 연구는 전북대학교병원 소아청소년과 김현호 교수의 지도를 받아 진행됐다.

연구는 복잡하게 얽힌 신생아기의 생물학적 지표들을 그래픽 네트워크 분석(Graphical Network Analysis, GNA)을 통해 통합 분석함으로써, 단순 회귀모델로는 밝혀내기 어려운 조건부 연결성과 잠재적 위험 인자 간의 상호작용을 시각화하고 해석하는 데 성공했다. 

이로써 향후 SGA 신생아의 뇌 발달에 영향을 미치는 핵심 지표들을 조기에 선별해 맞춤형 개입 전략 개발에 기여할 수 있는 기반을 마련했다는 평가를 받고 있다.

이세현 학생은 앞서 2024년 대한의료인공지능학회 학술대회에서 최우수포스터전시상을, 같은 해 대한의료정보학회 추계학술대회에서도 우수연제논문상을 수상한 바 있어 이번 수상으로 3회 연속 전국 규모 학회에서의 수상 기록을 세웠다.

이 학생은 “어린이병원 앞을 지날 때마다 발달지연으로 힘들어하는 아이들과 보호자들을 보며 도움이 되는 연구를 하고 싶다는 생각뿐이었다”며 “이번 연구가 환자와 가족에게는 희망이 되고, 의료진에게는 임상적 의사결정에 실질적인 도움이 되길 바란다”고 소감을 전했다.

이어 “앞으로 다기관 기반 연구 확장과 기능적 뇌영상(fMRI), 발달검사 지표 통합 분석 등을 통해 보다 정밀한 예측 모델을 개발할 계획”이라며 “궁극적으로는 인공지능 기반 조기 진단 시스템으로 발전시켜 임상 현장에서 활용 가능한 의료기술로 구현하고자 한다”고 향후 목표를 밝혔다.