당뇨 환자 ‘응급실행’ AI로 미리 잡는다···예측 정확도 87%

AI 요약

AI로 제2형 당뇨병 환자의 급성 합병증으로 인한 응급실 방문 고위험군을 예측하는 모델이 개발됐으며, 2008년부터 2022년까지 국내 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 전자의무기록(EMR)을 바탕으로 연구를 진행했다고 질병관리청 국립보건연구원이 11일 발표했습니다. 55개 임상정보로 7개 머신러닝 모델을 비교한 결과 캣부스트(CatBoost) 모델이 예측 정확도 87.0%를 기록해 기존 통계분석 방식(73.0%)보다 우수했고, 전체 환자의 22.6%(4만9770명)는 당뇨 진단 전후 1년 이내에 응급실을 방문했습니다. 예측에 가장 큰 영향을 미친 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압 순이며 연구진은 이들 지표를 진료 단계에서 집중 관리하면 급성 합병증 악화를 예방할 수 있고 향후 1차 의료기관에도 예측 모델을 보급할 계획이라고 밝혔습니다.