24일 고려대 구로병원 심혈관센터 나승운 교수팀(고려대 보건과학대학 최병걸 연구교수, 서울대 기계항공공학부 노영균 조교수)은 ‘전자의무기록(EMR) 빅데이터 분석 기반 머신러닝(기계학습) 기술을 활용한 제 2형 당뇨병 발병 예측모델 개발’ 결과를 논문으로 발표했다.
연구팀은 전자의무기록 자료로부터 추출한 28가지의 환자정보(유병질환, 검사결과, 투약정보 등)를 변수로 해서 비당뇨환자 8,454명을 분석했다. 5년의 추적관찰 기간 동안 발생한 제 2형 당뇨의 유병률은 4.78%였으며, 본 연구의 핵심인 머신러닝 알고리즘을 적용해 개발된 제 2형 당뇨 예측모델의 성능은 70~80% 정도로 일관된 판별 능력을 보였다.
이번 연구는 기존의 한계를 극복한 전자의무기록과 머신러닝 활용 제 2형 당뇨의 고성능 예측모델을 개발하고, 이 모델의 성능을 기존의 통계방법과 비교하기 위해 진행됐다.
나승운 고대 구로병원 심혈관센터 교수는 “이번 연구는 4차 산업혁명의 미래라고 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”며 연구 의의를 밝혔다.
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.