당뇨환자 응급 위험, AI가 미리 가려낸다…정확도 87%

AI 요약

질병관리청 국립보건연구원은 경희대학교 이상열 교수 연구팀과 함께 2008년부터 2022년까지 국내 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 전자의무기록 22만 720명의 진료데이터를 분석해 응급실 방문 위험을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 11일 밝혔습니다. 연구진은 55개 진료정보로 7종의 모델을 비교한 결과 캣부스트(CatBoost) 모델이 예측 정확도 87.0%, 특이도 96.6%, AUROC 0.87을 기록해 기존 로지스틱 회귀분석(AUROC 0.73)보다 성능이 높았다고 밝혔습니다. 가장 중요한 예측 요인은 이완기 혈압·혈청 크레아티닌(콩팥 기능)·수축기 혈압으로, 별도 추가 검사 없이 기존 진료정보로 고위험 환자를 선별할 수 있으나 외부 검증과 전향적 검증이 추가로 필요하다고 연구진은 설명했습니다.