분당서울대병원 산부인과 이정렬 교수 연구팀

- ‘범부처 전주기 의료기기 연구개발사업’ 과제 수주 -

- 연구팀, ‘배아 인공지능 솔루션’ 연구 과제로 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업 지원 대상 선정

- AI 기반 배아 선별 시스템, 최적의 양질 배아 판별해 임신 확률 높여

- 총 16억 규모 3개년 국책과제로, 임상연구를 통한 효용성 검증 이후 의료기기 인증 목표

- 난임 부부의 육체적·정신적·경제적 부담 경감에 기여할 수 있을 것으로 기대

분당서울대병원 산부인과 이정렬 교수(난임·가임력 보존 클리닉) 연구팀이 카이헬스(대표 이혜준) 연구팀과 공동으로 ‘범부처 전주기 의료기기 연구개발사업’ 과제를 수주, 체외수정 시술 시 이식할 최적의 배아를 인공지능(AI)으로 선별하는 기술의 난임 환자 대상 임상연구에 돌입한다고 밝혔다. 

범부처 전주기 의료기기 연구개발사업은 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처 등 정부 부처가 공동으로 추진해 의료기기 연구·개발의 전주기를 지원하는 국책사업으로, 연구팀은 총 16억 규모의 연구비를 지원받게 됐다. 

최근 초혼과 출산 연령이 늦어짐에 따라 난임 환자가 가파르게 증가하며, 신생아 10명 중 1명이 난임 시술로 태어나고 있다. 이 중 흔히 시험관 아기 시술이라고 부르는 체외수정 시술은 한 주기당 성공률이 30% 정도로 낮고, 임신이 되지 않았을 경우 다음 시술은 최소 2~3개월 후에나 가능해 육체적·정신적으로 부담이 큰 것으로 알려져 있다. 

임신 성공률에 가장 큰 영향을 미치는 것은 배아의 상태로, 성공률을 높이기 위해서는 임신 가능성이 높은 배아를 선별해 시술할 필요가 있다. 임상배아연구원이 현미경을 보고 건강한 배아를 판단하게 되는데, 이 때 임신 예측률은 37% 정도이다. 

이러한 배아 선별 작업의 정확도를 높이고자 카이헬스에서 개발한 AI 선별 시스템은 학습된 데이터를 바탕으로 보다 객관적·경제적·비침습적으로 양질의 배아를 판별해 임신 예측률을 약 65%까지 높일 수 있는 것으로 나타났다. 공동 연구팀은 이번 과제를 통해 이러한 AI 모델의 임상적 효용성을 증명하고, 나아가 의료기기 인증을 위한 모델의 최적화 및 임상 연구를 진행할 계획이다.

사진. 배아 선별 시스템 예시. 

AI로 배아의 이미지를 분석해 임신 확률이 높은 최적의 배아를 판별할 수 있다.

이번 국책연구과제는 3개년 과제로서, 1차 연도에는 양질의 국내·외 데이터 수집 및 분석을 진행하며, AI 모델을 의료기기 승인에 적합하게 고도화 및 안정화를 통해 최적화된 모델을 준비할 예정이다. 이어, 2차 연도에는 분당서울대병원에서 난임 환자 대상 임상시험을 수행하고, 3차 연도에는 혁신의료기기 통합심사를 거쳐 혁신의료기술로의 승인을 목표로 하고 있다. 

분당서울대병원 산부인과 이정렬 교수는 “그간 체외수정 시술에서 최적 배아 선별에 인공지능을 활용하려는 시도는 있었으나 상용화 수준의 기술을 기반으로 임상 연구에 돌입한 것은 국내 최초”라며, “이번 연구결과를 통해 임신까지 걸리는 시간을 단축하고, 시술 비용을 절감하는 등 시술에 따른 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.