[메디먼트뉴스 이상백 기자] 인공지능(AI)으로 제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 미리 예측하는 기술이 개발됐다.
11일 질병관리청 국립보건연구원은 국내 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 22만여 명의 진료 데이터를 활용해 응급실 방문 위험 예측 모델을 개발했다고 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제학술지 'PLOS ONE' 7월호에 게재됐다.
당뇨병은 심한 저혈당이나 고혈당 등 급성 합병증으로 응급실을 방문할 경우 입원 및 사망 위험이 커진다. 연구진이 2008년부터 2022년까지 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 22만720명을 분석한 결과, 22.6%인 4만9770명이 당뇨병 진단 전후 1년 이내에 응급실을 방문한 경험이 있었다.
응급실 방문 환자는 비방문 환자보다 평균 연령이 높고 혈당 조절과 콩팥 기능이 좋지 않은 특징을 보였다. 또한 인슐린과 이뇨제 사용 비율이 약 2배 높았고, 고혈압과 뇌혈관질환 동반 비율도 더 높았다.
연구진은 혈압, 혈당, 콩팥 기능 등 55개 임상정보를 활용해 여러 AI 모델을 개발했다. 이 중 가장 성능이 높은 '캣부스트' 모델은 응급실 방문 예측 정확도가 87%에 달했다. 이는 기존 통계 방식 모델의 정확도(73%)보다 크게 향상된 수치다.
응급실 방문을 예측하는 가장 중요한 요인으로는 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 연구진은 이 요인들이 약물치료와 생활습관 개선으로 관리가 가능해, 진료 단계에서 중재하면 응급실 방문을 예방할 수 있다고 설명했다.
임주현 국립보건연구원 내분비신장질환연구과장은 "실제 진료데이터가 환자의 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는 데 활용될 수 있음을 보여준 사례"라며 "향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급할 것"이라고 밝혔다.
김원호 만성질환융복합연구부장은 "위험을 사전에 예측하고 관리하는 '능동적 예방·관리' 체계로 전환할 가능성을 제시했다"며 "당뇨병 환자는 생활습관 관리와 정기적인 건강검진이 중요하다"고 당부했다.
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