▲ 사진=간과되던 미숙아 언어발달 지 출처:AI생성

데일리연합 (Daily Union I SNSJTV) 송은하 기자 | 국내 연구진이 인공지능(AI) 기반의 미숙아 언어발달 지연 조기 진단 모델을 개발하며 의료 현장에 새로운 가능성을 제시하고 있다. 서울성모병원 연구팀은 미숙아의 뇌 자기공명영상(MRI) 데이터를 분석, 좌측 편도체 부피가 클수록 언어발달 지연 위험이 1.8배 증가한다 는 사실을 밝혀냈다.

이는 그동안 단순한 ‘또래보다 늦는 발달’로 간과되기 쉬웠던 미숙아의 언어장애를 조기에 예측하고 개입할 수 있는 중요한 단서가 될 것으로 기대된다.

이번 연구의 핵심은 출생 직후 특별한 신경학적 이상 없이 퇴원했던 후기 미숙아(임신 주수 34주 이상~37주 미만)에게서도 잠재적인 언어발달 지연 위험을 감지할 수 있다 는 점이다. 연구팀은 미숙아의 뇌 신경섬유 다

발을 재구성하고 뇌 영역 간 연결 강도를 '뇌 연결망 지도'로 만드는 데이터 전처리 과정을 통해 AI가 언어장애 위험 요인을 학습하고 조기 진단 모델을 구축할 수 있도록 했다. 이는 육안으로는 식별하기 어려운 미세한 뇌 구조 및 기능적 변화를 객관적인 데이터로 포착해내는 진일보한 방법론이다.

미숙아는 태어날 때부터 다 양한 발달 지연 위험에 노출되며, 특히 언어발달 지연은 학령기 이후 학습 및 사회성에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 조기 진단과 개입의 중요성은 수차례 강조되어 왔으나, 육아 현장에서는 흔히 ‘크면 괜찮아지겠지’라는 생각으로 적절한 치료 시기를 놓치는 경우가 많았다.

이번 AI 기반 조기 진단 모델은 부모와 의료진에게 정확한 정보를 제공함으로써 불필요한 불안을 줄이고, 골든타임 내 개입을 가능하게 할 것으로 보인다.

이러한 AI 기반 진단 기술의 발전은 환자 중심 의료 실현에 기여할 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 윤리적, 사회적 과제도 안고 있다. AI 진단 결과의 오류 가능성, 데이터 편향 문제, 진단 과정의 투명성 확보, 그리고 모든 아이에게 공평한 접근성을 보장할 수 있는 인프라 구축 등이 대표적이다. 특히, 민감한 개인 의료 정보를 활용하는 만큼 데이터 보안 및 프라이버시 보호에 대한 철저한 관리 감독 체계가 요구된다.

향후 이 기술이 실제 의료 현장에 도입되기 위해서는 대규모 임상 연구를 통한 유효성 및 안전성 검증이 필수적이다. 또한, 진단 모델의 예측 정확도를 높이고 다양한 인종 및 지역적 특성을 반영할 수 있도록 지속적인 데이터 학습과 알고리즘 개선이 필요하다. 정부와 의료계는 AI 기반 조기 진단 기술이 임상에 안착하고 미숙아 가족들에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 제도적 지원과 정책적 뒷받침을 마련해야 할 시점이다.

이번 서울성모병원 연구는 미숙아 언어발달 지연이라는 오랜 난제를 해결하고, AI 기술이 아동 보건 분야에 가져올 혁신적인 변화의 신호탄으로 평가된다. 이 기술이 성공적으로 정착한다면, 더 많은 아이들이 잠재력을 최대한 발휘하며 성장할 수 있는 기회를 얻게 될 것이다. 그러나 기술 개발만큼 중요한 것은 신중한 임상 적용과 사회적 합의 도출임을 잊어서는 안 된다.