당뇨 응급상황 조기 포착하는 AI 개발

질병관리청 국립보건연구원이 제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 미리 가려내는 인공지능 모델을 개발했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘플로스 원(PLOS ONE)’ 7월호에 실렸다. 혈압과 혈당, 콩팥 기능, 처방 이력처럼 일상적인 진료 과정에서 얻는 정보를 활용해 위험도가 높은 환자를 조기에 선별하는 방식이다.

연구진은 2008년부터 2022년까지 의료기관 5곳에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 의무기록을 분석했다. 전체의 22.6%인 4만9770명은 당뇨병 진단 전후 1년 안에 한 차례 이상 응급실을 찾았다. 이들은 응급실을 방문하지 않은 환자보다 평균 연령이 높았고 혈당 조절과 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않았다. 인슐린과 이뇨제 사용 비율은 약 2배였으며, 고혈압과 뇌혈관질환을 함께 앓는 비율도 더 높았다.

당뇨병은 주로 외래 진료로 관리되지만 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증 같은 급성 합병증이 생겨 응급실을 찾으면 입원과 사망 위험이 커질 수 있다. 연구진은 병원에서 통상 확인하는 55개 임상 정보를 적용해 복수의 AI 모델을 만들고 성능을 비교했다. 이 가운데 캣부스트 모델이 기존 통계 방식보다 응급실 방문 고위험군과 저위험군을 더 정확하게 구분했다.

예측에 가장 크게 작용한 요인은 이완기 혈압이었고 혈청 크레아티닌과 수축기 혈압이 뒤를 이었다. 주요 요인의 상당수는 약물치료와 생활 습관 개선을 통해 관리할 수 있어 진료 단계의 조기 확인과 중재가 응급실 방문과 급성 합병증 예방으로 이어질 가능성을 보여줬다. 연구진은 다기관 당뇨병 빅데이터와 실제 진료정보의 활용 가능성을 확인한 만큼 향후 1차 의료기관에서도 쓸 수 있는 예측모델을 보급해 조기 발견과 예방·관리에 활용할 계획이다.