[데일리메디 양보혜 기자] 인공지능(AI)과 의료 빅데이터를 활용해 당뇨병 환자의 특성에 맞는 효과적인 약물치료 전략을 세울 수 있는 방안이 제시돼 관심을 모은다.
 
김광준 연세대 세브란스병원 교수는 11일 서울 그랜드힐튼에서 열린 국제학술대회 'ICDM 2019(2019 International Congress of Diabetes and Metabolism)'에서 "빅데이터에서 당뇨병의 정밀의학까지(from big data to precision medicine in diabetes)"란 주제 발표에서 이 같이 설명했다.

김 교수는 "한국에선 EMR(전자의무기록)의 방대한 데이터와 이를 분석하는 컴퓨터 처리 능력이 좋아지면서 AI소프트웨어 개발이 활발히 이뤄지고 있다"며 "AI를 활용하면 진료 업무의 효율성을 높일 수 있고, 의사인력 부족 문제도 해결할 수 있다"고 말했다. 

현재 세브란스병원은 건강검진 환자의 3년 내 만성질환 등 질병 위험도를 예측하는 서비스를 도입, 운영하고 있다.

환자가 병원 건강검진센터(체크업) 홈페이지 '자가 건강진단 인공지능 질병위험도' 코너에 24개 검진 정보를 입력하면 자신의 질병 위험도를 예측할 수 있다.

김광준 교수는 "환자가 자신의 나이, 성별, 병력 사항 등의 정보를 입력하면 검진결과와 종합해 질환별 발병 위험도와 발병 위험 요인, 검사결과 중요도 분석 등의 결과가 담긴 보고서를 받을 수 있다"며 "질환 예측은 물론 약물 치료 전략을 세우는데도 유용하게 쓰인다"고 강조했다.

당뇨병의 1차 약물치료에 사용되는 메트포르민으로 혈당 조절이 되지 않을 경우 2차 치료 약물을 선택해야 한다. 문제는 2차 약물 선택시 주어진 선택지가 상당히 많다는 점이다.

예를 들어 '메트포르민+TZD', '메트포르민+SU', '메트포르민+DPP-4', '메트포르민+SGLT-2억제제' 등으로 말이다. 이중 DPP-4만 해도 단일제와 복합제 등을 모두 포함하면 수십가지의 품목이 존재한다.

김광준 교수는 "실제 국제 컨소시엄인 오딧세이(OHDSI) 의료빅데이터 통합 분석 플랫폼을 활용하면, 메트포르민 이후 2제약물 선택에 도움을 받을 수 있다"면서 "가이드라인에 기반하되 환자 특성과 질병 예측도를 고려해 최적의 2차 약제를 골라 치료효과를 높일 수 있다"고 설명했다.

이어 김 교수는 "정밀의료를 통해 효과적인 약물치료 전략을 세울 수 있어 환자 건강을 증진시킬 수 있으며, 동시에 건보재정의 약제비 부담도 줄이는데 이점으로 작용할 수 있다"고 덧붙였다.