진료정보 55개로 당뇨 응급 위험 조기 선별

질병관리청 국립보건연구원이 국내 2형 당뇨병 환자의 실제 진료 데이터를 토대로 응급실 방문 위험을 미리 가려내는 인공지능 모델을 개발했다. 2022년부터 구축한 다기관 당뇨병 빅데이터 가운데 응급실 이용 이력이 포함된 환자 약 22만 명의 자료가 모델 개발과 검증에 활용됐다.

연구진은 2008년부터 2022년까지 의료기관 5곳에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 의무기록을 분석했다. 이 가운데 4만9천770명인 22.6%가 당뇨병 진단 전후 1년 안에 한 차례 이상 응급실을 찾았다. 방문 환자군은 비방문 환자군보다 평균 연령이 높았고 혈당 조절 상태와 콩팥 기능도 상대적으로 좋지 않았다.

응급실 방문 환자에게서 인슐린과 이뇨제를 사용한 비율은 약 2배 높았으며, 고혈압이나 뇌혈관질환을 함께 앓는 비율도 더 높게 확인됐다. 당뇨병은 주로 외래에서 관리되지만 심한 저혈당·고혈당이나 당뇨병성 케톤산증 같은 급성 합병증으로 응급실을 이용하면 입원과 사망 위험이 커질 수 있다.

연구진은 의료 현장에서 통상 확인하는 임상 정보 55개로 여러 인공지능 모델을 만든 뒤 예측 성능을 비교했다. 최상위 모델은 기존 통계 방식보다 고위험 환자를 더 정확히 구분했으며, 핵심 예측 요인은 이완기 혈압과 혈청 크레아티닌, 수축기 혈압 순이었다. 약물 치료와 생활 습관 개선으로 관리할 수 있는 항목을 진료 단계에서 조기에 확인하고 개입함으로써 응급실 방문과 급성 합병증을 예방할 가능성을 보여준 결과다. 국립보건연구원은 향후 1차 의료기관에서도 활용할 수 있도록 모델을 보급해 합병증 위험의 조기 발견과 예방·관리에 적용할 계획이다.