질병관리청 국립보건연구원은 국내 2형 당뇨병 환자의 실제 진료 데이터를 활용해 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

 이번 연구는 2022년부터 국립보건연구원이 지원해 구축한 다기관 당뇨병 빅데이터를 기반으로, 응급실 데이터가 있는 당뇨병 환자 22만명의 데이터를 활용해 진행됐다.

 당뇨병은 보통 외래 진료를 통해 관리하지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증 등 급성 합병증으로 인해 응급실을 방문하면 입원과 사망 위험 증가로 이어질 수 있다.

 응급실을 방문한 환자는 비방문 환자보다 평균 연령이 높고, 혈당 조절과 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않은 특징을 보였다.

 또한 인슐린과 이뇨제 사용 비율이 약 2배 높아지고, 고혈압과 뇌혈관질환을 동반하는 비율도 더 높은 것으로 확인됐다.

 연구진은 병원에서 평소 확인하는 임상 정보 55개를 활용해 여러 인공지능 모델을 개발한 뒤 성능을 비교·분석했고, 그 결과 가장 성능이 높은 모델이 기존 통계 방식보다 응급실 방문 위험이 큰 환자를 더 잘 구분했다.

 응급실 방문을 예측하는 데 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압 순으로 나타났다.

 이들 요인은 대체로 약물 치료와 생활 습관 개선을 통해 관리할 수 있는 것으로, 진료 단계에서 확인·중재하면 응급실 방문과 급성 합병증 발생을 예방할 수 있음을 보여준다.

 국립보건연구원은 "이번 연구는 당뇨병 환자의 응급 상황 발생 이후 치료하는 기존 방식에서 넘어가 위험을 사전 예측하고 관리하는 능동적 체계로 전환할 가능성을 제시한 의의가 있다"며 "향후 1차 의료기관에서도 활용할 수 있는 예측 모델을 보급해 합병증 위험을 조기 발견하고 예방·관리하는 데 활용될 것으로 기대한다"고 밝혔다.