국내 연구팀이  ‘전자의무기록(EMR) 빅데이터 분석 기반 머신러닝(기계학습) 기술을 활용한 제2형 당뇨병 발병 예측모델 개발하는데 성공,발병 전 예방법을 제시할 수 있는 길이 열렸다..

고려대 구로병원 심혈관센터 나승운 교수팀(고려대 보건과학대학 최병걸 연구교수, 서울대 기계항공공학부 노영균 BK조교수)은 전자의무기록 자료로부터 추출한 28가지의 환자정보(유병질환, 검사결과, 투약정보 등)를 가지고 비당뇨환자 8454명을 분석했다.

5년 추적관찰 기간동안 발생한 제2형 당뇨의 유병율은 4.78%였으며, 이번 연구의 핵심인 머신러닝 알고리즘을 적용해 개발된 제2형 당뇨 예측모델의 성능은 70~80% 정도로 일관된 판별 능력을 보였다.

제2형 당뇨란 인체의 혈당 신진대사가 손상되고, 혈당수치가 높아지는 만성질환이다. 특히, 제2형 당뇨가 심ㆍ뇌혈관질환 환자들에게 악영향을 미치는 것으로 잘알려져 있다. 따라서 생활습관 개선 및 약물치료를 통해 합병증을 예방하고 제 2형 당뇨 발병률을 낮추는 것이 매우 중요하다.

지금까지 많은 연구들이 제2형 당뇨에 대한 예측모델을 제시했다. 하지만 기존의 예측모델은 사용자의 편의성과 반복 정밀도에 한계가 있었다.

이번 연구는 기존의 한계를 극복한 전자의무기록과 머신러닝 활용해 제2형 당뇨의 고성능 예측모델을 개발하고, 이 모델의 성능을 기존의 통계방법과 비교하기 위해 진행됐다.

고대구로병원 심혈관센터 나승운 교수는 “이번 연구는 4차 산업혁명의 미래하고 할 수 있는 빅데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝을 통해 제2형 당뇨병 등의 질병이 발병하기 전에 예방법을 제시하고 발병하더라도 최적의 개인 맞춤 치료법을 제시한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다”고 밝혔다.

고려대 보건과학대학 최병걸 교수는 “제2형 당뇨는 5년 추적관찰기간이 질병 진행에 매우 짧은 기간일 수 있어 10년~20년 이상의 자료를 분석할 경우 예측 성능이 더욱 향상될 것”이라고 말했다.

한편,연구팀은 지난해 동일한 기계학습법으로 ‘기계학습을 이용한 관상동맥질환 예측 방법 및 시스템’을 특허 출원하며, 급성심근경색 및 허혈성 심장질환에 대한 조영술 검사 결과를 최대 95%까지 예측하는 성과를 거둔 바 있다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘Yonsei Medical Journal’ 2월호에 게재할 예정이며, 22일 온라인 판에 게재됐다.