기존의 연구 한계를 극복하기 위해 전자의무기록과 머신러닝을 활용해 제 2형 당뇨의 고성능 예측모델을 개발, 제시한 연구결과가 발표됐다.

고려대학교 구로병원 심혈관센터 나승운 교수팀(고려대학교 보건과학대학 최병걸 연구교수, 서울대학교 기계항공공학부 노영균 BK조교수)은 ‘전자의무기록(EMR) 빅데이터 분석 기반 머신러닝(Machine Learning, 기계학습) 기술을 활용한 제 2형 당뇨병 발병 예측모델 개발’ 결과를 논문으로 발표했다.

교수팀은 전자의무기록 자료로부터 추출한 28가지의 환자정보(유병질환, 검사결과, 투약정보 등)를 변수로 하여 비당뇨환자 8,454명을 분석했다. 5년의 추적관찰 기간 동안 발생한 제 2형 당뇨의 유병율은 4.78%였으며, 이번 연구의 핵심인 머신러닝 알고리즘을 적용하여 개발된 제 2형 당뇨 예측모델의 성능은 70~80% 정도로 일관된 판별 능력을 보였다.

나승운 교수는 “이번 연구는 4차 산업혁명의 미래하고 할 수 있는 빅데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝을 통해 제 2형 당뇨병 등의 질병이 발병하기 전에 예방법을 제시하고 발병하더라도 최적의 개인 맞춤 치료법을 제시한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다”고 밝혔다.

고려대 보건과학대학 최병걸 교수는 “제 2형 당뇨는 만성질환 중 하나로, 5년의 추적관찰기간은 질병의 진행에 매우 짧은 기간일 수 있기에, 10년~20년 이상의 자료를 분석 시 예측 성능이 더욱 향상될 것이다”고 말했다.

이번 논문은 국제학술지 ‘Yonsei Medical Journal’ 2월호에 게재 예정이며, 1월 22일 본지 온라인 판에 게재됐다.

교수팀은 지난해 동일한 기계학습법으로 ‘기계학습을 이용한 관상동맥질환 예측 방법 및 시스템(출원번호:10-2018-0055922)’을 특허 출원하며, 급성심근경색 및 허혈성 심장질환에 대한 조영술 검사 결과를 최대 95%까지 예측하는 성과를 거둔 바 있다.

한편 제 2형 당뇨란 인체의 혈당 신진대사가 손상되고, 혈당수치가 높아지는 만성질환이다. 특히, 제 2형 당뇨가 심·뇌혈관질환 환자들에게 장·단기적 악영향을 미친다는 것은 잘 알려져 있는 사실이다. 따라서 생활습관 개선 및 약물치료를 통해 합병증을 예방하고 제 2형 당뇨 발병률을 낮추는 것이 매우 중요하다.

지난 수 십 년간, 많은 연구들이 제 2형 당뇨에 대한 예측모델을 제시했지만, 기존의 예측모델은 사용자의 편의성과 반복 정밀도에 한계가 있었다. 

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]  

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