[메디칼업저버 박선혜 기자] 국내 연구팀이 빅데이터 기반 머신러닝을 활용해 '제2형 당뇨병 예측모델'을 개발했다.

고대 구로병원 심혈관센터 나승운 교수팀(고대 보건과학대학 최병걸 연구교수, 서울대 기계항공공학부 노영균 BK조교수)은 전자의무기록(EMR) 빅데이터 분석 기반 머신러닝 기술을 통해 제2형 당뇨병 발병 예측모델을 제시했다.

지난 수십 년간 많은 연구가 제2형 당뇨병 예측모델을 제시했지만, 기존 예측모델은 사용자의 편의성과 반복 정밀도에 한계가 있었다. 

연구팀은 기존 한계를 극복한 EMR과 머신러닝 활용해 고성능의 제2형 당뇨병 예측모델을 개발하고, 모델 성능을 기존 통계방법과 비교하고자 이번 연구를 진행했다.

연구팀은 EMR 자료로부터 추출한 유병질환, 검사결과, 투약정보 등 28가지 환자정보를 변수로 해 비당뇨병 환자 8454명을 분석했다. 

추적관찰 5년 동안 발생한 제2형 당뇨병 유병률은 4.78%였고, 연구의 핵심인 머신러닝 알고리즘을 적용해 개발한 제2형 당뇨병 예측모델의 성능은 70~80% 정도로 일관된 판별력을 보였다.

나승운 교수는 "본 연구는 4차 산업혁명의 미래라고 할 수 있는 빅데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝을 통해 제2형 당뇨병 등 질병이 발병하기 전 예방법을 제시하고, 발병하더라도 최적 개인 맞춤 치료법을 제시한다는 점에서 중요한 의미가 있다"며 강조했다.

최병걸 교수는 "5년의 추적관찰 기간은 질병 진행에 매우 짧은 기간일 수 있다"면서 "10~20년 이상의 자료 분석 시 예측 성능이 더욱 향상될 것"이라고 전했다.

한편 이번 논문은 국제 학술지 'Yonsei Medical Journal' 1월 22일자 온라인판에 실렸으며, 2월호에 게재될 예정이다.