국내 연구진, AI로 당뇨병 환자 응급실 방문 사전 예측 기술 개발

이미지생성=Gemini

 

 

국내 연구진이 제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 사전에 정확히 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 질병관리청 국립보건연구원과 경희대병원 이상열 교수 연구팀은 국내 5개 의료기관에서 확보한 당뇨 환자 22만여 명의 전자의무기록(EMR)을 분석하여, 예측 정확도 87%에 달하는 머신러닝 기반 AI 모델을 구축했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 국제 학술지 '플로스원(PLOS ONE)' 7월호에 게재되었다.

 

당뇨 환자는 심한 저혈당이나 고혈당 등 급성 합병증이 발생하면 응급실을 찾게 되며, 이는 입원율과 사망 위험을 높이는 결정적인 요인이 된다. 연구팀 분석에 따르면 환자의 22.6%가 진단 전후 1년 이내에 응급실을 방문한 것으로 나타났다. 이번에 개발된 캣부스트(CatBoost) 기반 AI 모델은 혈압과 콩팥 기능, 약물 이력 등 55개 데이터를 종합 분석해 기존 통계 분석 방식(73%)보다 훨씬 높은 정확도로 고위험군을 가려냈다.

 

특히 AI 분석 결과 응급실 방문에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌 수치, 수축기 혈압 순으로 확인되었다. 이들 지표는 평소 외래 진료 시 약물 처방이나 생활습관 개선을 통해 충분히 조절할 수 있는 항목들이다. 보건 당국은 이번 연구를 바탕으로 동네 의원 등 1차 의료기관에 예측 모델을 보급할 계획이며, 이를 통해 당뇨병 관리가 위급 상황 후 치료하는 방식에서 벗어나 선제적으로 합병증을 예방하는 체계로 전환될 것으로 기대하고 있다.

 

이처럼 의료 빅데이터와 AI의 결합은 단순한 기술적 성과를 넘어 환자 개개인의 맞춤형 건강 관리 시대를 앞당기는 핵심 동력이 되고 있다. 의료진이 현장에서 환자의 위험 요인을 조기에 파악하고 집중 관리할 수 있게 됨에 따라, 환자의 삶의 질 향상은 물론 불필요한 응급 의료비 지출과 사회적 의료 부담도 대폭 줄어들 것으로 보인다.

시민저널. 박수빈 기자

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