당뇨병 환자의 응급실 방문 위험, 인공지능(AI)으로 미리 예측한다

AI 요약

질병관리청 국립보건연구원은 국내 대규모 실제 진료데이터(전자의무기록)를 활용해 2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 예측하는 인공지능 모델을 개발했으며, 연구 결과는 국제학술지 PLOS ONE 7월호에 게재됐습니다. 이번 연구는 국립보건연구원이 구축한 다기관 당뇨병빅데이터(약 190만명)를 기반으로 2008년부터 2022년까지 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 220,720명의 의무기록을 분석했으며 이 가운데 49,770명(22.6%)이 진단 전후 1년 이내에 최소 1회 이상 응급실을 방문했고, 응급실 방문 환자는 평균 연령이 높고 혈당 조절 및 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않았으며 인슐린·이뇨제 사용 비율과 고혈압·뇌혈관질환 동반 비율이 더 높았습니다. 여러 인공지능 모델을 비교·분석한 결과 캣부스트 모델이 기존 통계 방식보다 응급실 방문 위험이 높은 환자와 낮은 환자를 더 잘 구분했으며 응급실 방문 예측에 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압으로 나타나 이들 대부분이 약물치료와 생활습관 개선을 통해 관리 가능하다고 연구진은 제시했습니다.