고대구로병원 심혈관센터 나승운 교수팀(고려대학교 보건과학대학 최병걸 연구교수, 서울대학교 기계항공공학부 노영균 BK조교수)은 ‘전자의무기록(EMR) 빅데이터 분석 기반 머신러닝기술을 활용한 제2형당뇨병 발병예측모델 개발’ 결과를 논문으로 발표했다.
연구팀은 전자의무기록 자료로부터 추출한 28가지의 환자정보를 변수로 삼아 비당뇨환자 8454명을 분석했다. 5년의 추적관찰 기간 동안 발생한 제2형 당뇨의 유병율은 4.78%였으며 머신러닝 알고리즘을 적용한 제2형 당뇨 예측모델 성능은 70~80% 정도로 나타났다.
제2형 당뇨란 혈당 신진대사가 손상되고 혈당수치가 높아지는 만성질환이다. 특히 심·뇌혈관질환 환자들에게 장·단기적 악영향을 미쳐 문제다. 따라서 생활습관 개선 및 약물치료를 통해 합병증을 예방하고 제2형 당뇨 발병률을 낮추는 것이 매우 중요하다.
수많은 연구가 제2형 당뇨에 대한 예측모델을 제시했지만 사용자의 편의성과 반복정밀도에 한계가 있었다. 이번 연구는 기존의 한계를 극복한 전자의무기록과 머신러닝 활용 제2형 당뇨의 고성능 예측모델을 개발하고 모델의 성능을 기존의 통계방법과 비교하기 위해 진행됐다.
나승운 교수는 “빅데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝을 통해 제2형 당뇨병 등 예방법을 제시하고 최적의 개인 맞춤 치료법을 제시한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다”고 밝혔다.
이어 최병걸 교수는 “제2형 당뇨 5년의 추적관찰기간은 질병의 진행에 매우 짧은 기간일 수 있기 때문에 10년~20년 이상의 자료를 분석하면 성능이 더욱 향상될 것”이라고 말했다.
