당뇨병 환자 응급실 방문 위험, AI로 미리 찾아낸다

• 질병청 국립보건연구원, 국내 22만 명 진료 데이터 기반 AI 예측 모델 개발

[데일리팜=강신국 기자] 국내 연구진이 대규모 제2형 당뇨병 환자의 실제 진료데이터(EMR)를 활용해 환자의 응급실 방문 위험을 사전에 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 심한 저혈당이나 고혈당, 케톤산증 등 급성 합병증으로 인한 응급실 방문과 이로 인한 입원·사망 위험을 미리 막을 수 있는 길을 열었다는 평가다.

질병관리청 국립보건연구원(원장 남재환)은 경희대학교 이상열 교수 연구팀과 함께 국내 5개 의료기관, 22만여 명의 제2형 당뇨병 환자 빅데이터를 분석해 응급실 방문 위험 예측 AI(머신러닝) 모델을 구축했다고 11일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '플로스 원(PLOS ONE)' 7월호에 게재됐다.

연구진은 2008년부터 2022년까지 5개 대학병원에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 진료 기록을 분석했다. 분석 결과 전체 대상자의 22.6%에 달하는 4만9770명이 당뇨 진단 전후 1년 이내에 최소 1회 이상 응급실을 방문한 것으로 확인됐다.

응급실을 방문한 환자군은 비방문군에 비해 평균 연령이 높았고 공복혈당과 혈청 크레아티닌 수치가 높았다. 또한 인슐린 및 이뇨제 처방 비율이 약 2배 높았으며 고혈압, 뇌혈관질환 등 동반질환율도 상대적으로 높았다.

연구진은 병원에서 평소 측정하는 혈압, 혈당, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 55개 임상 정보를 활용해 7종의 머신러닝 모델을 비교 분석했다. 그 결과 '캣부스트(CatBoost)' 모델이 예측력 지표(AUROC) 0.87, 정확도 87.0%, 특이도 96.6%를 기록하며 최적의 성능을 보였다. 이는 기존 통계 방식인 로지스틱 회귀모형의 예측력(0.73)을 크게 뛰어넘는 수치다.

AI 분석을 통해 응급실 방문을 예측하는 데 가장 중요한 영향을 미치는 상위 위험 요인으로는 ▲이완기 혈압 ▲혈청 크레아티닌(콩팥 기능 지표) ▲수축기 혈압 ▲맥박수 ▲총콜레스테롤 등이 꼽혔다.

이들 요인은 대부분 약물 치료와 생활습관 개선을 통해 조절 및 관리가 가능한 위험인자다. 즉, 추가적인 검사 없이 진료 단계에서 평소 수치를 모니터링하고 적절히 중재하면 급성 합병증과 응급실 방문을 선제적으로 예방할 수 있음을 의미한다.

국립보건연구원 임주현 내분비·신장질환연구과장은 "실제 진료데이터가 환자의 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는 데 활용될 수 있음을 보여준 사례"라며 "향후 1차 의료기관(의원급)에서도 활용 가능한 예측 모델을 보급해 합병증 위험을 조기에 발견·관리하도록 지원할 계획"이라고 밝혔다.

김원호 만성질환융복합연구부장도 "응급상황 발생 후 치료하는 기존 방식에서 벗어나 사전에 위험을 관리하는 '능동적 예방·관리' 체계로의 전환 가능성을 제시했다"며 "당뇨병 환자는 정기 검진과 생활습관 관리를 통해 응급상황을 예방하는 것이 중요하다"고 당부했다.