당뇨병 환자 응급실행, AI가 미리 예측…정확도 87% 달성

AI 요약

국립보건연구원은 국내 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 전자의무기록을 2008년부터 2022년까지 분석해 응급실 방문 위험을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 11일 밝혔습니다. 연구진은 혈압·혈당검사 결과·콩팥 기능·약물 처방 이력 등 진료 과정에서 확인하는 55개 임상 정보를 이용해 여러 AI 모델을 비교한 결과 CatBoost 모델이 검증 데이터에서 예측 정확도 87%, AUROC 0.87을 기록해 기존 로지스틱 회귀모델(AUROC 0.73)을 앞섰다고 밝혔습니다. 응급실 방문의 주요 변수는 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압 순으로 나타났고 추가 검사 없이 기존 진료 정보만으로 예측이 가능해 1차 의료기관에서도 활용 가능하다고 연구진은 전망했습니다.