당뇨병 환자 응급실 방문 위험, AI로 미리 찾아낸다

AI 요약

국내 연구진이 실제 진료데이터(EMR)를 활용해 심한 저혈당·고혈당·케톤산증 등 급성 합병증으로 인한 응급실 방문 위험을 사전에 예측하는 AI 모델을 개발했으며, 질병관리청 국립보건연구원과 경희대학교 이상열 교수 연구팀이 국내 5개 의료기관 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 진료 기록을 분석해 연구를 수행하고 그 결과를 PLOS ONE 7월호에 게재했습니다. 연구진은 55개 임상 정보를 사용해 7종의 머신러닝 모델을 비교한 결과 CatBoost 모델이 AUROC 0.87, 정확도 87.0%, 특이도 96.6%로 최적 성능을 보였고 기존 로지스틱 회귀모형(0.73)을 크게 앞섰습니다. 응급실 방문 위험의 상위 요인으로 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압, 맥박수, 총콜레스테롤 등이 꼽혔으며 연구진은 의원급 1차 의료기관에도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 위험을 조기에 발견·관리할 계획이라고 밝혔습니다.