질병관리청 산하 국립보건연구원이 제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 8월 11일 밝혔다.
질병관리청은 이번 연구에서 국내 5개 의료기관 진료데이터 22만여 명을 분석했으며, 응급실 방문 위험을 예측하는 모델 정확도는 87%로 기존 통계 방식의 73%보다 높았다고 설명했다.
국립보건연구원은 2008년부터 2022년까지 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 220720명의 전자의무기록을 분석했고, 이 가운데 49770명(22.6%)이 당뇨병 진단 전후 1년 이내에 최소 1회 이상 응급실을 방문한 것으로 나타났다고 전했다. 응급실 방문 환자는 평균 연령이 더 높고 혈당 조절과 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않은 특징이 확인됐다.
연구진은 혈압·혈당검사 결과·콩팥 기능·약물 처방 이력 등 병원에서 확인하는 55개 임상정보를 활용해 여러 AI 모델을 개발하고 성능을 비교했다. 가장 성능이 높은 캣부스트(catboost) 모델은 응급실 방문 위험이 높은 환자와 낮은 환자를 더 잘 구분했으며, 예측에 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다고 밝혔다. 질병관리청은 연구 결과가 국제학술지 ‘PLOS ONE’ 7월호에 게재됐다고 덧붙였다.
임주현 내분비신장질환연구과장은 “이번 연구는 국립보건연구원이 구축해 온 다기관 당뇨병 빅데이터를 기반으로 실제 진료데이터가 환자의 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는데 활용 될 수 있음을 보여준 사례”라고 밝혔다. 김원호 만성질환융복합연구부장은 “당뇨병 환자의 응급상황 발생 이후 치료하는 기존 방식에서 벗어나, 위험을 사전에 예측하고 관리하는 '능동적 예방·관리' 체계로 전환할 수 있는 가능성을 제시했다는데 의의가 있다”라고 말했다.