질병관리청 국립보건연구원이 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 예측하는 AI(인공지능) 모델을 개발했다고 11일 밝혔다. 관련 연구 결과는 국제학술지 ''플로스 원'(PLOS ONE) 7월호에 게재됐다.
당뇨병은 대부분 외래 진료를 통해 관리하지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증 등 급성 합병증으로 응급실을 방문할 경우 입원과 사망 위험 증가로 이어질 수 있다. 이에 응급실 방문 가능성이 높은 환자를 조기에 찾고 예방·관리하는 것이 중요하다.
국립보건연구원 연구진은 2008~2022년 의료기관 5곳에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 의무기록을 분석했다. 이 중 4만9770명(22.6%), 약 10명 중 2명이 당뇨병 진단 전후 1년 이내에 최소 1회 이상 응급실을 방문한 것으로 나타났다.
응급실을 방문한 환자는 비방문 환자보다 평균 연령이 높고, 혈당 조절 및 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않은 특징을 보였다. 또 인슐린과 이뇨제 사용 비율이 약 2배 높았으며 고혈압과 뇌혈관질환을 동반하는 비율도 더 높았다.
연구진은 혈압, 혈당검사 결과, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 병원에서 평소 확인하는 55개의 임상 정보를 활용해 여러 AI 모델을 개발하고 성능을 비교·분석했다. 그 결과 가장 성능이 높은 AI 모델(캣부스트 모델)은 기존 통계 방식보다 응급실 방문 위험이 높은 환자와 낮은 환자를 더 잘 구분했다.
응급실 방문 예측에 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥 기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 이들 대부분은 약물치료와 생활 습관 개선으로 관리 가능한 위험 요인이다. 결국 진료 단계에서 확인하고 중재하면 응급실 방문과 급성 합병증 발생 등을 예방할 수 있음을 보여준다.
임주현 내분비신장질환연구과장은 "이번 연구는 국립보건연구원이 구축해 온 다기관 당뇨병 빅데이터를 기반으로 실제 진료데이터가 환자의 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는데 활용될 수 있음을 보여준 사례"라며 "향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 위험 조기 발견과 예방·관리에 쓰일 수 있을것으로 기대한다"고 말했다.
김원호 만성질환융복합연구부장은 "당뇨병 환자의 응급상황 발생 이후 치료하는 기존 방식에서 벗어나, 위험을 사전에 예측하고 관리하는 '능동적 예방·관리' 체계로 전환할 가능성을 제시했다는데 의의가 있다"며 "당뇨병 환자는 생활습관 관리와 정기적인 건강검진을 통해 응급상황을 예방하고, 작은 건강 변화도 놓치지 않는 것이 중요하다"고 당부했다.
