당뇨 응급 위험 가려내는 AI 모델 개발

제2형 당뇨병 환자의 응급실 방문 위험을 평소 진료정보로 예측하는 인공지능 모델이 개발됐다. 국립보건연구원은 혈압과 혈당검사 결과, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 55개 임상정보를 활용해 위험도가 높은 환자를 조기에 선별하는 모델을 구축했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘플로스 원’ 7월호에 실렸다.

분석 대상은 2008년부터 2022년까지 5개 의료기관에서 진료받은 환자 22만720명이다. 이 가운데 4만9770명인 22.6%가 당뇨병 진단 전후 1년 안에 한 차례 이상 응급실을 이용했다. 응급실 방문 환자는 평균 연령이 더 높고 혈당 조절 상태와 콩팥 기능이 상대적으로 좋지 않았다. 인슐린이나 이뇨제 사용 비율은 약 2배였으며 고혈압·뇌혈관질환을 함께 앓는 사례도 많았다.

이번 분석에는 국립보건연구원이 2022년부터 조성한 약 190만명 규모의 다기관 당뇨병 빅데이터가 활용됐다. 연구진이 여러 인공지능 모델의 성능을 비교한 결과, ‘캣부스트’가 기존 통계 방식보다 응급실 방문 가능성이 높은 환자와 낮은 환자를 더 정확하게 구분했다. 예측에 큰 영향을 준 항목은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압 순이었다.

당뇨병 환자는 심한 저혈당이나 고혈당, 당뇨병성 케톤산증과 같은 급성 합병증이 생기면 응급 치료가 필요하고 입원이나 사망 위험도 커질 수 있다. 주요 예측 요인인 혈압과 혈당, 콩팥 기능은 약물치료와 식습관·운동 관리, 정기검사로 관리할 수 있는 항목이다. 국립보건연구원은 모델을 고도화해 대형병원뿐 아니라 동네의원을 포함한 1차 의료기관에서도 합병증 위험을 일찍 발견하고 관리하는 데 활용할 계획이다.