심뇌혈관질환의 전국구 발생 규모와 추이를 정확하게 파악할 수 있는 방법이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 뇌졸중·심근경색 발생 식별 알고리즘의 분석 결과를 활용해 향후 국가적 차원의 심뇌혈관질환 감시 시스템을 구축할 것으로 기대된다.
서울대병원 중환자의학과·신경과 김태정 교수와 분당서울대병원 신경과 배희준 교수, 고려대 의대 의학통계학교실, 대한뇌졸중학회, 대한심장학회, 대한예방의학회는 급성 뇌졸중·심근경색 환자를 후향적으로 식별해 발생 규모를 추정하는 알고리즘을 개발하고, 이를 활용해 국내 발생 추정치를 분석한 결과를 26일 발표했다.
연구팀은 질병 진단부터 치료까지 전 임상과정에서 발생한 ‘보험청구 자료’를 활용해 뇌졸중·심근경색의 발생을 보다 정확히 식별할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 뇌졸중·심근경색 ICD 코드를 받았던 의료기록을 ▲초급성기 치료 ▲CT·MRI·TFCA·CAG 검사 실시 여부 ▲입원 일수 ▲병원 내 사망 여부 등에 따라 분석해 실제 질병 발생 여부를 후향적으로 식별하도록 설계됐다. 예를 들어 뇌졸중 관련 ICD 코드가 있으나 초급성기 치료와 입원 중 급성기 치료를 하지 않는 것으로 확인되는 경우, 알고리즘은 이 케이스를 급성 뇌졸중 ‘음성’으로 분류해 발생 건수 집계에서 제외시킨다.
연구팀은 전국 6개 지역 18개 의료기관에서 수집한 의료기록 2200건을 대상으로 질병 발생을 직접 조사한 결과와 알고리즘으로 식별한 결과를 비교해 정확도를 평가했다.
그 결과, 급성 뇌졸중 알고리즘의 민감도는 94%, 특이도는 88%였고, 급성 심근경색 알고리즘의 민감도는 98%, 특이도는 90%로 확인됐다. 이 알고리즘으로 추정한 2018년 연간 발생 건수(재발 포함)는 급성 뇌졸중 15만837건, 급성 심근경색 4만519건으로, 급성 뇌졸중이 약 4배 더 많았다.
이 같은 수치는 2019년 이전 연구들에서 보고된 발생 건수(급성 뇌졸중 최대 13만25건, 급성 심근경색 최대 2만5531건)보다 많았는데, 연구팀은 그 원인을 “고령화·생활습관의 서구화로 위험요인을 가진 인구가 늘어나며 심뇌혈관질환 발생이 증가했기 때문이다”고 설명했다. 다만 코로나19 펜데믹으로 인해 연구기간이 단축되고, 병원 출입이 제한되면서 충분한 의료기록을 확보하기 어려웠기 때문에 더 큰 표본과 넓은 범위의 병원을 대상으로 한 추가 연구가 필요하다고 덧붙였다.
김태정 교수는 “알고리즘 분석의 정확도와 신뢰성을 더욱 높이려면 자료 수집을 간소화하는 통합 플랫폼을 구축하고, 충분한 시간 동안 더 많은 병원의 사례를 조사해 알고리즘을 지속적으로 조정하고 개선해야 한다”고 말했다.
한편, 이번 연구는 서울대병원 심뇌혈관관리중앙지원단을 중심으로 2021년 4월부터 2022년 3월까지 진행됐으며, 최근 질병관리청이 발간하는 공중보건 분야 국제학술지 ‘오송 PHRP’에 게재됐다.
서울대병원 중환자의학과·신경과 김태정 교수와 분당서울대병원 신경과 배희준 교수, 고려대 의대 의학통계학교실, 대한뇌졸중학회, 대한심장학회, 대한예방의학회는 급성 뇌졸중·심근경색 환자를 후향적으로 식별해 발생 규모를 추정하는 알고리즘을 개발하고, 이를 활용해 국내 발생 추정치를 분석한 결과를 26일 발표했다.
연구팀은 질병 진단부터 치료까지 전 임상과정에서 발생한 ‘보험청구 자료’를 활용해 뇌졸중·심근경색의 발생을 보다 정확히 식별할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 뇌졸중·심근경색 ICD 코드를 받았던 의료기록을 ▲초급성기 치료 ▲CT·MRI·TFCA·CAG 검사 실시 여부 ▲입원 일수 ▲병원 내 사망 여부 등에 따라 분석해 실제 질병 발생 여부를 후향적으로 식별하도록 설계됐다. 예를 들어 뇌졸중 관련 ICD 코드가 있으나 초급성기 치료와 입원 중 급성기 치료를 하지 않는 것으로 확인되는 경우, 알고리즘은 이 케이스를 급성 뇌졸중 ‘음성’으로 분류해 발생 건수 집계에서 제외시킨다.
연구팀은 전국 6개 지역 18개 의료기관에서 수집한 의료기록 2200건을 대상으로 질병 발생을 직접 조사한 결과와 알고리즘으로 식별한 결과를 비교해 정확도를 평가했다.
그 결과, 급성 뇌졸중 알고리즘의 민감도는 94%, 특이도는 88%였고, 급성 심근경색 알고리즘의 민감도는 98%, 특이도는 90%로 확인됐다. 이 알고리즘으로 추정한 2018년 연간 발생 건수(재발 포함)는 급성 뇌졸중 15만837건, 급성 심근경색 4만519건으로, 급성 뇌졸중이 약 4배 더 많았다.
이 같은 수치는 2019년 이전 연구들에서 보고된 발생 건수(급성 뇌졸중 최대 13만25건, 급성 심근경색 최대 2만5531건)보다 많았는데, 연구팀은 그 원인을 “고령화·생활습관의 서구화로 위험요인을 가진 인구가 늘어나며 심뇌혈관질환 발생이 증가했기 때문이다”고 설명했다. 다만 코로나19 펜데믹으로 인해 연구기간이 단축되고, 병원 출입이 제한되면서 충분한 의료기록을 확보하기 어려웠기 때문에 더 큰 표본과 넓은 범위의 병원을 대상으로 한 추가 연구가 필요하다고 덧붙였다.
김태정 교수는 “알고리즘 분석의 정확도와 신뢰성을 더욱 높이려면 자료 수집을 간소화하는 통합 플랫폼을 구축하고, 충분한 시간 동안 더 많은 병원의 사례를 조사해 알고리즘을 지속적으로 조정하고 개선해야 한다”고 말했다.
한편, 이번 연구는 서울대병원 심뇌혈관관리중앙지원단을 중심으로 2021년 4월부터 2022년 3월까지 진행됐으며, 최근 질병관리청이 발간하는 공중보건 분야 국제학술지 ‘오송 PHRP’에 게재됐다.
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