질병관리청 국립보건연구원이 2형 당뇨병 환자 22만여명의 실제 진료데이터를 활용해 응급실 방문 위험을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 캣부스트 기반 모델의 예측 정확도는 87%로 기존 통계 모델의 73%보다 크게 향상됐다. 분석 대상 중 22.6%가 진단 전후 1년 이내 응급실을 방문했으며, 이완기 혈압·혈청 크레아티닌·수축기 혈압이 가장 중요한 예측 요인으로 나타났다. 해당 요인들은 약물치료와 생활습관 개선으로 관리 가능해, 향후 1차 의료기관에 예측모델을 보급하면 급성합병증을 조기에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• •국내 5개 의료기관 2형 당뇨병 환자 22만여명 데이터로 예측모델 개발
• •캣부스트 모델 정확도 87%, 기존 통계 모델(73%) 대비 크게 향상
• •분석 대상 22.6%가 진단 전후 1년 내 응급실 방문 경험
• •이완기 혈압·혈청 크레아티닌·수축기 혈압이 핵심 예측 요인
• •1차 의료기관 보급 시 급성합병증 조기 예방·관리 체계 전환 기대