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질병관리청 국립보건연구원(원장 남재환)은 국내 대규모 제2형 당뇨병 환자의 실제 진료데이터를 활용해 응급실 방문 위험을 사전에 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 PLOS ONE 7월호에 게재됐다.

연구팀은 2008~2022년까지 국내 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만여 명의 전자의무기록을 분석했다. 이 중 약 22.6%가 당뇨병 진단 전후 1년 내 최소 1회 이상 응급실을 방문한 것으로 나타났으며, 응급실 방문 환자는 평균 연령이 높고 혈당 조절 및 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않았다. 또한 인슐린·이뇨제 사용 비율과 고혈압·뇌혈관질환 동반 비율이 더 높았다.

연구진은 혈압, 혈당검사, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 55개 임상정보를 활용해 다양한 AI 모델을 개발·비교했다. 그 결과 ‘캣부스트(CatBoost)’ 모델이 가장 높은 성능을 보여 기존 통계 방식(정확도 73%)보다 크게 향상된 87%의 정확도를 기록했다.

응급실 방문 예측에 가장 중요한 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥 기능 지표), 수축기 혈압 순으로 나타났다. 이는 약물치료와 생활습관 개선으로 관리 가능한 요인으로, 진료 단계에서 적극적으로 중재하면 응급실 방문과 급성 합병증을 예방할 수 있음을 시사한다.

임주현 내분비신장질환연구과장은 “실제 진료데이터가 환자의 건강 위험 예측과 예방 전략 마련에 활용될 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 1차 의료기관에서도 활용 가능한 예측모델을 보급해 합병증 위험을 조기 발견·관리할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
 

김원호 만성질환융복합연구부장은 “응급상황 발생 이후 치료하는 기존 방식에서 벗어나, 위험을 사전에 예측하고 관리하는 능동적 예방 체계로 전환할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “당뇨병 환자는 생활습관 관리와 정기검진을 통해 응급상황을 예방하고 작은 건강 변화도 놓치지 않는 것이 중요하다”고 강조했다.