분당서울대병원 가정의학과 이기헌 교수팀이 설문 조사 기반 당뇨병 환자의 우울증 여부를 판별하는 머신러닝 모델을 개발했다.
당뇨병은 질환 자체도 매우 위험하지만 이를 겪는 환자들 부담이나 일상에서 혈당 관리를 하며 느끼는 압박으로 발생하는 정신적 스트레스도 주의가 필요하다.
당뇨병 환자는 우울증 위험이 약 2배 증가하는 것으로 알려져 있는데, 이 우울증은 다시 혈당 관리를 어렵게 하고, 합병증 및 사망 위험을 증가시키는 악순환에 빠뜨린다.
이에 이기헌 교수팀은 기계학습(머신러닝)을 통해 당뇨병 환자에서 우울증을 탐지할 수 있는 모델을 개발하는 연구를 수행했다.
연구에는 2014년부터 2020년까지의 국민건강영양조사에서 수집된 3만1000개의 데이터가 사용됐다.
그 결과 연구팀은 건강 및 스트레스에 대한 주관적 인식이나 소득 등 설문결과를 활용해 높은 정확도로 당뇨병 환자에서 우울증 여부를 가려낼 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다.
연구팀이 개발한 알고리즘 중 가장 정확도가 높은 것은 ‘서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)’ 방식으로, 정확도는 87.9% 수준으로 나타났다.
또한 연구팀은 우울증 판단한 요인 중 ▲건강 상태에 대한 주관적 인식 ▲스트레스 인식 강도 ▲스트레스 인식 비율 ▲소득 수준 ▲활동 제한 순으로 비중이 크다는 사실을 밝히기도 했다.
상위권에 해당하는 항목들이 주로 환자의 주관적 인식과 연관된 만큼, 당뇨병 환자에서 정신건강 관리의 중요성을 확인할 수 있다.
이기헌 교수는 “당뇨병 환자들의 우울증을 조기 발견할 수 있는 머신러닝 방식을 규명하고, 우울증에 영향을 미친 주요 요인들을 밝혔다는 점에서 의미가 깊다”고 전했다.
한편, 이번 연구결과는 국제학술지 ‘Plos One’ 최근호에 게재됐다.
박대진 기자 (
