당뇨 환자 응급실행…AI가 87% 맞혔다

국내 연구진이 22만명이 넘는 당뇨병 환자 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 응급실 방문 위험을 87% 정확도로 예측하는 데 성공했다.

질병관리청 국립보건연구원은 11일 경희대학교 이상열 교수 연구팀이 다기관 당뇨병 빅데이터를 활용해 이 같은 내용의 AI 예측 모델을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘플로스 원(PLOS ONE)’ 7월호에 게재됐다.

연구진이 개발한 AI 모델(캣부스트)은 응급실 방문 위험 예측 정확도가 87%에 달했다. 이는 기존 통계 방식 모델의 정확도인 73%보다 크게 향상된 수치다. 모델의 판별력을 나타내는 AUROC 지표 역시 0.87로 우수한 성능을 보였다.

이번 연구는 2008년부터 2022년까지 국내 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 전자의무기록(EMR)을 분석했다. 이들 중 약 22.6%인 4만9770명이 당뇨병 진단 전후 1년 이내에 응급실을 방문한 경험이 있었다.

AI 모델 분석 결과, 응급실 방문을 예측하는 가장 중요한 변수는 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 이는 혈압과 콩팥 기능 관리가 응급 상황 예방의 핵심임을 시사한다.

실제로 응급실 방문 환자군은 비방문군보다 평균 연령이 높고, 혈당 조절 및 콩팥 기능이 나쁜 경향을 보였다. 또한 고혈압과 뇌혈관질환을 동반하거나 인슐린, 이뇨제를 사용하는 비율도 약 2배 높았다.

임주현 국립보건연구원 내분비신장질환연구과장은 “실제 진료데이터가 환자 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는 데 활용될 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 모델을 보급해 합병증 위험을 조기 발견하는 데 쓰일 것”이라고 기대했다.

김원호 만성질환융복합연구부장은 “위험을 사전에 예측하고 관리하는 ‘능동적 예방’ 체계로 전환할 가능성을 제시했다”며 “당뇨병 환자는 생활습관 관리와 정기 검진으로 응급상황을 예방하는 것이 중요하다”고 강조했다.