당뇨병 환자 응급실행…AI가 87% 정확도로 예측

국내 연구진이 22만여 명의 제2형 당뇨병 환자 데이터를 활용해 응급실 방문 위험을 87% 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

질병관리청 국립보건연구원은 경희대학교 이상열 교수팀과 함께 5개 의료기관의 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 실제 진료데이터를 분석해 이같은 예측 모델을 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘플로스원(PLOS ONE)’ 7월호에 게재됐다.

당뇨병은 심한 저혈당이나 고혈당 등 급성 합병증으로 응급실을 방문할 경우 입원 및 사망 위험이 커진다. 연구진에 따르면 분석 대상 환자 10명 중 2명 이상(22.6%)이 당뇨병 진단 전후 1년 내 응급실 방문 경험이 있었다.

연구진은 혈압, 혈당, 콩팥 기능 등 55개 임상정보를 활용해 여러 AI 모델을 개발했으며, 이 중 ‘캣부스트(CatBoost)’ 모델이 87%의 정확도(AUROC 0.87)로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 기존 통계 방식 모델의 예측 정확도(73%)를 크게 웃도는 수치다.

모델 분석 결과, 응급실 방문을 예측하는 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 연구진은 이들 요인이 약물치료와 생활습관 개선으로 관리가 가능해, 조기 중재를 통해 응급상황을 예방할 수 있다고 설명했다.

임주현 국립보건연구원 내분비신장질환연구과장은 “실제 진료데이터가 환자 건강 위험 예측에 활용될 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 예방에 기여할 것”이라고 밝혔다.

김원호 만성질환융복합연구부장은 “위험을 사전에 예측하고 관리하는 ‘능동적 예방·관리’ 체계로 전환할 가능성을 제시했다”고 연구의 의의를 강조했다.