[메디컬투데이=양정의 기자] 경희대학교 연구진이 머신러닝 기술을 활용해 향후 5년 이내 제2형 당뇨병 발병을 예측할 수 있는 모델을 개발하고 이를 세계적 의학 저널인 란셋(The Lancet)의 자매지 e임상의학(eClinicalMedicine)에 발표했다고 20일 밝혔다.

경희대학교병원 내분비내과 상현지 교수와 임상의학연구소 연동건 교수 연구팀은 국민건강보험공단의 방대한 데이터를 기반으로 당뇨병 예측 모델을 구축했다. 연구팀은 2002년부터 2013년까지 약 12년간 건강검진에 참여한 97만여 명의 데이터 중 당뇨병 병력이 있거나 사망 등으로 연구에 부적합한 사례를 제외한 약 39만 명의 정보를 활용해 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고 내부 검증을 수행했다.

개발된 예측 모델은 로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 어댑티브 부스팅(AdaBoost) 기법을 결합한 앙상블 구조로, 총 18개의 건강검진 데이터를 학습 변수로 활용했다. 연구 결과, 연령, 공복혈당, 헤모글로빈, 감마글루타밀전이효소(GGT), 체질량지수(BMI) 등이 제2형 당뇨병 발병과 유의미한 상관관계를 보였으며, 이 모델은 72.6%의 높은 예측 정확도를 기록했다.

주목할 만한 점은 이 모델이 국제적으로도 높은 신뢰성을 입증했다는 것이다. 일본 JMDC의 1,200만 명 데이터와 영국 UK Biobank의 41만 명 데이터를 활용한 외부 검증에서도 높은 예측 정확도를 보여, 해당 모델의 국제적 적용 가능성과 신뢰성을 입증했다.

상현지 교수는 "기존 예측 모델 연구는 전자의무기록 데이터나 단일 국가에 한정되어 일반화에 많은 한계가 있었다"고 설명하며 "이번 연구는 실제 건강검진 데이터를 기반으로 한 다국적 대규모 코호트를 활용해 예측 모델의 신뢰성과 확장성을 입증한 것에 의미가 있다"고 말했다. 또 "이 모델이 예측한 당뇨병 발생 확률이 가장 높은 상위 1/3 구간의 고위험군은 발생 확률이 50% 미만인 저위험군에 비해 한국은 약 7.7배, 일본은 약 3.3배, 영국은 약 1.7배까지 사망 위험이 높아져, 당뇨병의 조기 예측과 예방의 중요성을 확인했다"고 말했다.

현재 경희대학교 디지털헬스센터 홈페이지에서는 이번 연구 결과를 기반으로 한 웹사이트가 공개되어 있어, 누구나 쉽게 자신의 당뇨병 발병 위험을 확인할 수 있다.