Machine Learning-Based Prognostic System for Very Low Birth Weight Infants Using Antenatal Cohort Data

서론: 극소저체중출생아(VLBWI)는 생리적으로 미성숙하여 사망 및 중증 합병증 발생 위험이 높다. 산전 정보만으로 신생아 예후를 조기 예측할 수 있다면, 분만 준비와 맞춤형 진료 전략 수립에 기여할 수 있다. 대상 및 방법: 2013 년부터 2023 년까지 한국신생아네트워크(KNN)에 등록된 21,231명의 VLBWI 데이터를 바탕으로, 19개의 산전 변수를 입력 변수로 사용하고, 신생아 소생술 항목과 미숙아 합병증 및 사망 등으 27 개의 이진 예후 변수를 목표 변수로 설정하였다. 예측 모델은 Random Forest, XGBoost, LightGBM 알고리즘을 기반으로 개발되었으며, 모델 성능은 F1-score 와 AUC 등을 기준으로 평가하였다. 모델 해석을 위해 SHAP(Shapley Additive Explanations) 분석을 수행하여 변수 중요도를 도출하였다. 결과: 목표 변수별로 우수한 예측력을 보인 최종 예측 모델을 선정하였으며 양압환기, 기관삽관, 폐표면활성제 투여 등 초기 소생술에서 있어 뛰어난 예측력을 보여 임상적 활용 가능성을 확인하였다. 재태일수와 출생체중은 대부분의 예후에서 핵심 변수로 확인되었으며 산전 스테로이드 사용, 분만 방식 등도 특정 예후에 유의한 영향을 미쳤다. 또한 예측된 사망률과 실제 사망률 비교 결과, 2019 년 이후 실제 사망률이 예측보다 빠르게 감소하는 경향을 보여 임상 환경의 변화 가능성을 시사하였다. 결론: 산전 정보만으로도 신생아의 예후를 정량적으로 예측할 수 있는 기계학습 기반 모델을 개발하여 고위험군 신생아를 조기에 선별하고, 진료 준비 및 임상 평가에 활용 가능한 실용적 도구로서의 사용 가능성을 확인하였다.Docto