당뇨병 환자 응급실 방문 위험, AI로 예측…“10명 중 2명 진단 1년내 응급실行”

당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 미리 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

질병관리청 국립보건연구원은 국내 대규모 2형 당뇨병 환자의 실제 진료데이터(전자의무기록)를 활용해 이러한 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

이번 연구는 2022년부터 국립보건연구원이 지원해 구축한 다기관 당뇨병 빅데이터(약 190만명)를 기반으로 한 것이다. 응급실 데이터가 있는 22만명의 당뇨병 환자 데이터를 활용했다.

당뇨병은 대부분 외래 진료를 통해 관리하지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증과 같은 급성 합병증으로 인해 응급실을 방문하는 경우 입원·사망 위험 증가로 이어질 수 있다.

이에 응급실 방문 가능성이 높은 환자를 조기에 찾아내고 예방·관리하는것이 중요하다.

연구진은 2008년부터 2022년까지 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 의무기록을 분석했다. 이 가운데 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 높은 것으로 확인됐다.

연구진은 혈압, 혈당검사 결과, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 병원에서 평소 확인하는 55개의 임상정보를 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 방문을 예측하는 데 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 이들 대부분이 약물치료와 생활습관 개선을 통해 관리 가능한 위험요인으로, 진료 단계에서 확인하고 중재하면 응급실 방문 및 급성합병증 발생 등을 예방할 수 있다는 것을 보여준다.

임주현 국립보건연구원 내분비신장질환연구과장은 “향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 위험을 조기에 발견하고 예방·관리하는데 활용 될 수 있을것으로 기대한다”고 말했다.

질병관리청 국립보건연구원 제공

김수연 기자 newsnews@dt.co.kr