제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 예측 모델 주요 내용(자료=질병관리청)
당뇨병은 대부분 꾸준히 병원을 다니며 관리하지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증 등 급성 합병증이 생기면 응급실을 찾을 수 있다. 응급실 방문은 입원이나 사망으로 이어질 수 있어 위험이 큰 환자를 미리 찾아 관리하는 것이 중요하다.
연구진은 2008~2022년 국내 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만 720명의 의무기록을 분석한 결과 4만 9770명(22.6%)이 당뇨병 진단 전후 1년 내에 한 차례 이상 응급실을 찾은 것으로 나타났다.
응급실을 찾은 환자는 그렇지 않은 환자보다 평균 연령이 높고 혈당 조절과 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않았다. 인슐린과 이뇨제를 사용하는 비율도 약 2배 높았으며 고혈압이나 뇌혈관질환을 함께 앓는 경우도 많았다.
연구진은 혈압과 혈당검사 결과, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 병원에서 평소 확인하는 55개 정보를 AI에 학습시켰다. 여러 AI 모델을 비교한 결과 ‘캣부스트(CatBoost)’ 모델의 정확도가 87.0%로 가장 높았다. 기존 통계 방식의 예측 성능은 73.0% 수준이었다.
응급실 방문을 예측하는 데 가장 중요한 요인은 이완기 혈압이었다. 이어 혈청 크레아티닌과 수축기 혈압 순이었다. 혈청 크레아티닌은 콩팥이 제대로 기능하는지를 보여주는 혈액검사 지표다. 이들 요인은 약물치료와 생활습관 개선 등을 통해 관리할 수 있어 평소 혈압과 콩팥 기능 등을 잘 관리하면 응급실 방문이나 급성 합병증 위험을 낮추는 데 도움이 될 수 있다는 설명이다.
특히 별도의 검사를 새로 하지 않아도 기존 진료정보를 이용할 수 있다는 게 장점이다. 앞으로 AI가 위험이 큰 환자를 골라내면 의료진이 약물을 조정하거나 집중적으로 관찰하고 필요하면 전문의에게 의뢰하는 데 활용할 수 있다. 다만 실제 진료에 적용하려면 다른 의료기관 환자를 대상으로도 정확한지 추가 검증이 필요하다.
임주현 연구원 내분비·신장질환연구과장은 “실제 진료데이터가 환자의 건강 위험을 예측하고 예방 전략을 마련하는 데 활용할 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 위험을 조기에 발견하고 예방·관리하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
김원호 연구원 만성질환융복합연구부장은 “응급상황이 발생한 뒤 치료하는 기존 방식에서 벗어나 위험을 사전에 예측하고 관리하는 ‘능동적 예방·관리’ 체계로 전환할 가능성을 제시했다”고 평가했다.
