당뇨병 환자 응급실행, AI가 미리 예측…정확도 87% 달성

국립보건연구원, 국내 22만명 진료데이터 분석
혈압·콩팥기능·혈당 관리가 핵심 변수

국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 사전에 예측하는 기술을 개발했다.

＜제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 예측 모델 개발＞

질병관리청 국립보건연구원은 국내 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 전자의무기록(EMR)을 분석해 응급실 방문 위험을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

연구진은 국립보건연구원이 구축한 다기관 당뇨병 빅데이터를 기반으로 2008년부터 2022년까지 축적된 환자 데이터를 분석했다. 분석 대상 가운데 22.6%(4만9770명)는 당뇨병 진단 전후 1년 이내에 최소 한 차례 이상 응급실을 방문한 것으로 나타났다. 당뇨병은 대부분 외래에서 관리되지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증 등 급성 합병증이 발생하면 응급실 방문과 입원, 사망 위험이 높아질 수 있어 조기 위험 예측이 중요하다.

응급실을 방문한 환자는 방문하지 않은 환자보다 평균 연령이 높았고 혈당 조절과 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않았다. 인슐린과 이뇨제 사용 비율은 약 2배 높았으며, 고혈압과 뇌혈관질환을 동반한 비율도 더 높은 것으로 분석됐다.

연구진은 혈압, 혈당검사 결과, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 진료 과정에서 확인하는 55개 임상 정보를 활용해 여러 AI 모델을 비교했다. 그 결과 '캣부스트(CatBoost)' 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 검증 데이터에서 예측 정확도 87%, AUROC(곡선하면적: 예측모형이 응급실 방문 환자와 비방문 환자를 구분해 내는 능력을 나타내는 지표) 0.87을 기록해 기존 로지스틱 회귀모델(AUROC 0.73)을 크게 앞섰다.

응급실 방문 위험을 예측하는 데 가장 중요한 변수는 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥 기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 연구진은 이들 대부분이 약물치료와 생활습관 개선을 통해 관리 가능한 요인인 만큼 진료 단계에서 위험 환자를 선별해 선제적으로 중재하면 응급실 방문과 급성 합병증을 줄일 수 있을 것으로 전망했다. 추가 검사 없이 기존 진료 정보만으로 예측이 가능하다는 점도 장점으로 꼽혔다.

임주현 국립보건연구원 내분비·신장질환연구과장은 "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 당뇨병 합병증 위험을 조기에 발견하고 예방·관리하는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

김원호 국립보건연구원 만성질환융복합연구부장은 "사후 치료 중심에서 벗어나 위험을 예측하고 관리하는 능동적 예방·관리 체계로 전환할 수 있는 가능성을 제시한 연구"라며 "당뇨병 환자는 생활습관 관리와 정기적인 건강검진을 통해 응급 상황을 예방하고 작은 건강 변화도 놓치지 않는 것이 중요하다"고 당부했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 PLOS ONE 7월호에 게재됐다.

조인경 기자 ikjo@asiae.co.kr