AI와 난임 극복

AI가 희망이 되는 순간, 난임 치료의 전환점
세계 최저 출산율이라는 국가적 위기 속에서, 난임이라는 개인의 고통을 AI 기술이 어떻게 바꾸고 있는지를 차분히 짚어 나간다. 난임은 더 이상 일부 부부의 문제가 아니라, 우리 사회 전체가 함께 마주해야 할 구조적 과제가 되었다. 반복되는 체외 수정 실패, 주관적 판단에 의존해 온 배아 선별, 막대한 비용과 시간, 그리고 말로 설명하기 어려운 심리적 상처까지, 난임 치료의 현실은 가혹하다. 이 책은 이러한 한계 앞에 등장한 AI를 ‘기술’이 아닌 ‘게임 체인저’로 조명한다. 수만 장의 배아 이미지를 학습한 AI가 착상 가능성을 예측하고, 환자별 맞춤 치료 계획을 제시하며, 의료진의 판단을 보완하는 과정은 난임 치료의 패러다임이 어떻게 바뀌고 있는지를 명확히 보여 준다. 또한 AI 도입이 의료진 교육, 치료 접근성, 비용 절감, 지역 격차 해소로까지 확장되는 흐름을 구체적인 사례와 함께 설명한다. 나아가 윤리적 쟁점과 사회적 과제를 함께 다루며, 기술이 인간의 선택을 대신하는 것이 아니라 희망을 회복하는 도구가 되어야 함을 강조한다. 난임과 저출산이라는 무거운 현실 속에서, 이 책은 AI가 열어 가는 새로운 가능성과 조심스러운 낙관을 제시한다.

난임 치료의 한계와 고통을 직시하면서, AI가 어떻게 성공률을 높이고 부담을 줄이며 희망을 회복시키는지를 보여 준다. 배아 선별부터 맞춤 치료, 의료진 교육까지 확장되는 AI의 역할을 통해 난임 치료의 새로운 기준과 미래를 제시한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

이준영
차 의과학대학교 헬스케어융합학부 조교수이자 차헬스케어 AI DX 본부장이다. 연세대학교 의과대학 의료기기산업학과에서 박사학위를 받았다. 2021년까지 정보통신산업진흥원 디지털헬스산업팀장으로 근무하며 클라우드 병원정보시스템, 닥터앤서, AI 응급의료, AI 기반 감염병 대응 등 의료 AI 분야의 다양한 국가 사업을 기획하고 총괄하였다. 이러한 공로를 인정받아 2019년 소프트웨어산업진흥과 2024년 의료기기산업발전 부문에서 대통령 표창을 수상하였고, 국가연구개발 우수성과 100선에도 선정되었다. 정보통신산업진흥원 퇴직 후 카카오헬스케어를 거쳐 현재는 난임과 여성건강 분야에 AI 기술을 접목한 펨테크(FemTech) 서비스 기획과 연구를 수행하고 있다.

AI가 바꾸는 난임 치료

01 난임, 새로운 희망을 찾아서
02 난임의 현실과 도전
03 AI는 어떻게 난임 문제를 해결하는가
04 정밀 진단의 시작: AI와 데이터 분석
05 AI가 바꾸는 배아 선별과 체외 수정
06 AI 기반 호르몬 예측과 최적의 배란 시기 찾기
07 글로벌 AI 난임 치료 사례와 성공 이야기
08 윤리적 고려와 AI의 한계
09 AI와 의사의 협업: 의사와 기술의 조화
10 AI와 함께 여는 새로운 생명의 문

AI 기술이 의료 분야에 본격적으로 도입되면서 난임 진단과 치료에도 큰 변화가 일어나고 있다. AI는 방대한 의료 데이터를 분석해 의사가 놓치기 쉬운 패턴을 찾아내고, 환자 개개인에게 맞는 정밀한 치료를 가능하게 한다. 특히 시험관 시술에서 AI의 역할이 두드러진다. AI는 수십만 개의 배아 이미지를 학습해서 어떤 배아가 임신에 성공할 가능성이 높은지를 예측한다. 이 방법은 기존보다 임신 성공률을 높이고, 의사마다 다를 수 있는 판단 기준을 일관되게 만든다. AI는 건강한 배아를 선별하는 것뿐만 아니라 시험관 시술의 모든 단계에서 활용된다. 환자의 생리 주기, 호르몬 상태, 초음파 결과를 종합적으로 분석해서 약을 언제, 얼마나 쓰는 것이 좋은지 알려준다. 이를 통해 건강한 난자를 최적의 시기에 채취할 수 있도록 돕는다.
－01_“난임, 새로운 희망을 찾아서” 중에서

AI는 기존에는 발견하지 못했던 치료 전략도 제시한다. 예를 들어 AI는 난포 크기, 호르몬 수치, 과거 시술 기록을 종합 분석해 중간 크기 난포까지 배란을 유도하면 임신 성공률이 높아진다는 사실을 밝혀냈다. 또한 AI가 환자의 호르몬 수치와 난소 반응성, 과거 체외 수정 기록을 분석해 주사 용량과 시기를 조정한 결과, 체외 수정 성공률을 20% 이상 높였다는 연구 결과도 있다. 치료 과정을 모니터링하는 데도 AI가 중요한 역할을 한다. 혈액 속 호르몬 변화를 실시간으로 분석해 치료가 제대로 진행되고 있는지 확인하고, 배아를 이식할 때는 자궁 내 최적의 위치와 깊이를 안내해 시술 성공률을 높인다. 나아가 수만 명의 생활 습관, 식습관, 운동량, 질병 이력 등을 종합적으로 분석하여 난임과 관련된 새로운 위험 요인들을 지속적으로 발굴하고 있다.
－03_“AI는 어떻게 난임 문제를 해결하는가” 중에서

기존 배란 테스트는 마치 신호등처럼 ‘빨강’ 또는 ‘초록’, 두 가지 답만 주었다. 그 사이의 미묘한 변화는 알 수 없었다. 반면 AI 기반 배란 예측 기술은 기존보다 더 정밀하게 호르몬 변화를 수치화하여 보여 준다. 지금 호르몬이 증가하고 있는지, 정점인지, 감소 중인지를 알 수 있다. 이 방식의 핵심은 변화의 추세를 읽는 것이다. 예를 들어 어제 호르몬 수치가 10이었는데 오늘 15가 됐다면, AI는 상승 중이라고 판단하고 내일 더 증가할 가능성을 예측한다. 반대로 20에서 15로 떨어졌다면 이미 배란이 지났다고 볼 수 있다. 기존 테스트로는 두 경우 모두 그저 ‘양성’으로만 나타났을 것이다.
－06_“AI 기반 호르몬 예측과 최적의 배란 시기 찾기” 중에서

AI가 의료 현장에 등장하면서 “의사가 필요 없어질까?”라는 우려가 제기되기도 했지만, 실제로는 오히려 의사의 역할이 더 중요해지고 있다. AI가 방대한 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 동안, 의사는 환자의 심리 상태, 과거 치료 경험, 개인의 가치관처럼 데이터로 표현하기 어려운 부분을 세심하게 살펴 치료에 반영하기 때문이다.
－09_“AI와 의사의 협업: 의사와 기술의 조화” 중에서