[뉴시니어 = 노태영 기자] 질병관리청(청장 임승관, 이하 질병청) 국립보건연구원(원장 남재환, 이하 연구원)은 국내 다기관 당뇨병 빅데이터와 전자의무기록(EMR)을 기반으로 제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
이번 연구는 연구원이 2022년부터 지원해 구축한 약 190만명 규모의 다기관 당뇨병 빅데이터를 기반으로 진행됐으며, 연구진은 이 가운데 응급실 관련 데이터가 확보된 제2형 당뇨병 환자 22만720명을 대상으로 2008년부터 2022년까지의 진료기록을 분석했다.
연구 결과 전체 분석 대상 가운데 4만9770명, 22.6%가 당뇨병 진단 전후 1년 이내에 최소 한 차례 이상 응급실을 방문한 것으로 나타났다. 당뇨병 환자 10명 중 약 2명이 해당 기간 응급실을 찾은 셈이다.
응급실을 방문한 환자는 응급실을 방문하지 않은 환자에 비해 평균 연령이 높았으며 혈당 조절과 콩팥 기능도 상대적으로 좋지 않은 것으로 분석됐고, 인슐린과 이뇨제 사용 비율은 비방문 환자보다 약 2배 높았고, 고혈압과 뇌혈관질환을 동반한 비율 역시 높은 것으로 나타났다.
당뇨병은 주로 외래 진료를 통해 지속적으로 관리하지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증 등 급성 합병증이 발생하면 응급실 방문으로 이어질 수 있다.
특히 응급실 방문 이후 입원이나 사망 위험이 높아질 수 있어 고위험군을 조기에 찾아내고 집중적으로 관리하는 것이 중요하다.
이에 연구진은 실제 의료현장에서 일상적으로 확보되는 임상정보를 활용해 응급실 방문 가능성을 예측하는 여러 AI 모델을 개발하고 성능을 비교했다.
분석에는 혈압과 혈당검사 결과, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 총 55개의 임상정보가 활용됐다. 여러 머신러닝 모델 가운데 캣부스트(CatBoost) 모델이 가장 높은 예측 성능을 보였으며, 기존 통계적 분석 방법보다 응급실 방문 위험이 높은 환자와 낮은 환자를 구분하는 데 우수한 것으로 나타났다.
AI 모델이 응급실 방문을 예측하는 데 가장 중요한 요인으로는 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압 등이 꼽혔다.
주요 위험요인은 약물치료와 생활습관 개선 등을 통해 지속적으로 관리할 수 있는 지표라는 점에서 의미가 있다는 게 연구진의 설명이다. 진료 과정에서 위험요인을 조기에 확인하고 필요한 중재를 실시할 경우 응급실 방문과 급성 합병증 발생 위험을 낮추는 예방 전략으로 활용할 가능성이 있다는 것이다.
이번 연구는 당뇨병 환자의 실제 진료 과정에서 축적되는 의료데이터를 AI 기술과 결합해 건강 위험을 사전에 예측할 수 있음을 보여줬다는 점에서도 주목된다.
기존 당뇨병 관리가 혈당 조절과 합병증 치료를 중심으로 이뤄졌다면, 이번 연구는 환자의 임상정보를 종합해 응급상황 발생 가능성이 높은 환자를 미리 선별하고 맞춤형 관리로 연결하는 ‘능동적 예방·관리’ 체계의 가능성을 제시했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 ‘PLOS ONE’ 7월호에 게재됐다. 연구는 국립보건연구원이 지원한 ‘한국인 2형 당뇨합병증 예측 모델 고도화’ 과제로 이상열 경희대학교 교수 연구진이 수행했다.
임주현 국립보건연구원 내분비신장질환연구과장은 “이번 연구는 국립보건연구원이 구축해 온 다기관 당뇨병 빅데이터를 기반으로 실제 진료데이터가 환자의 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는 데 활용될 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 위험을 조기에 발견하고 예방·관리하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.
김원호 국립보건연구원 만성질환융복합연구부장도 “당뇨병 환자의 응급상황 발생 이후 치료하는 기존 방식에서 벗어나 위험을 사전에 예측하고 관리하는 능동적 예방·관리 체계로 전환할 수 있는 가능성을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “당뇨병 환자는 생활습관 관리와 정기적인 건강검진을 통해 응급상황을 예방하고 작은 건강 변화도 놓치지 않는 것이 중요하다”고 당부했다.
