당뇨병 환자의 응급실 방문 위험, AI로 미리 예측...예측모델 정확도 87%로 기존 모델(73%)보다 크게 향상

AI 요약

질병관리청 국립보건연구원은 다기관 당뇨병 빅데이터(약 190만명)와 응급실 데이터가 있는 220,720명의 제2형 당뇨병 환자 전자의무기록(2008~2022년)을 분석해 응급실 방문 위험을 예측하는 인공지능 머신러닝 모델을 개발했습니다. 여러 모델을 비교한 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 혈압 순으로 나타났습니다. 연구진은 이들 대부분이 약물치료와 생활습관 개선으로 관리 가능한 위험요인이라며 진료 단계에서 확인·중재하면 응급실 방문 및 급성합병증 발생을 예방할 수 있고, 연구 결과는 지난달 9일 국제학술지 PLOS ONE에 게재되었다고 밝혔습니다.