국내 연구진에 의해 설문조사 기반 당뇨병 환자의 우울증 여부를 판별하는 머신러닝 모델이 개발됐다. 

분당서울대병원은 가정의학과 이기헌 교수 연구팀이 머신러닝에 기반한 당뇨병 환자의 우울증 탐지 모델을 개발했다고 7일 밝혔다. 

당뇨병은 심근경색과 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환, 만성신부전증, 녹내장 등 각종 중증 질환의 위험을 높인다. 당뇨병 환자들은 질병 위험에 대한 부담감과 일상에서 혈당 관리를 하며 느끼는 압박감으로 인해 정신적 스트레스를 받는다.

이 때문에 당뇨병 환자는 우울증 위험이 2배가량 증가하는 것으로 알려졌다. 우울증은 혈당 관리를 어렵게 하며 합병증과 사망 위험을 증가시킨다. 

이기헌 교수팀은 머신러닝을 통해 당뇨병 환자에서 우울증을 탐지할 수 있는 모델을 개발하는 연구를 수행했다. 연구에는 2014년부터 2020년까지의 국민건강영양조사에서 수집된 3만1000개의 데이터가 사용됐다.

그 결과, 건강과 스트레스에 대한 주관적 인식이나 소득 등 설문조사 결과를 활용해 높은 정확도로 당뇨병 환자에서 우울증 여부를 가려낼 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다. 연구팀이 개발한 알고리즘 중 ‘서포트 벡터 머신(SVM)’의 정확도는 87.9% 수준으로 나타났다.

아울러 연구팀은 우울증 판단 요인 중 △건강 상태에 대한 주관적 인식 △스트레스 인식 강도 △스트레스 인식 비율 △소득 수준 △활동 제한 등의 순으로 비중이 크다는 사실도 파악했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Plos One’ 최근호에 게재됐다.