당뇨병 환자는 혈당을 적정 수준으로 유지하기 위해 매일 식사‧운동‧약물 요법을 철저하게 지켜야 하는데 이에 따른 스트레스가 크다.

이 같은 정신적 부담은 우울증으로 이어지고, 우울증은 다시 당뇨병을 악화시키는 악순환이 반복하기 때문에 당뇨병 환자의 우울증을 조기에 발견해서 관리하는 것이 중요하다.

분당서울대병원 가정의학과 이기헌 교수 연구팀은 설문 조사 기반으로 당뇨병 환자의 우울증 여부를 판별하는 머신러닝(기계학습) 모델을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Plos One’ 최근호에 게재됐다.

혈당을 조절하는 호르몬인 인슐린 이상으로 혈액 내 포도당 농도가 높게 유지되는 당뇨병은 중증 질환 위험을 크게 높인다.

대표적으로 △뇌졸중‧심근경색 등 심‧뇌혈관 질환 △신장 기능 저하로 몸에 독성 물질이 쌓이는 만성 콩팥병 △주요 실명 원인인 녹내장 등이 있다.

대한당뇨병학회에 따르면 국내 당뇨병 환자는 600만 명에 달하며, 당뇨 전(前) 단계를 포함하면 약 2000만 명의 인구가 당뇨병 위험에 노출돼 있다. 30세 이상 성인 기준 절반 이상에 해당하는 규모다.

이 같은 당뇨병은 질환 자체도 매우 위험하지만, 환자들이 일상에서 혈당 관리 중 느끼는 압박감에 따른 정신적 스트레스도 크다.

특히 당뇨병 환자는 우울증 위험이 약 두 배 증가하는 것으로 알려졌다. 이 우울증은 다시 혈당 관리를 힘들게 하고, 합병증 및 사망 위험을 증가시키는 악순환에 빠뜨린다. 당뇨병 환자의 우울증 관리가 중요한 이유다.

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

그 결과 연구팀은 건강 및 스트레스에 대한 주관적 인식이나 소득 등 설문 조사 결과를 활용해, 높은 정확도로 당뇨병 환자에서 우울증 여부를 가려낼 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다.

연구팀이 개발한 알고리즘 중 가장 정확도가 높은 것은 ‘서포트 벡터 머신(SVM‧Support Vector Machine)’ 방식이며, 정확도는 87.9% 수준으로 나타났다.

또 연구팀은 우울증을 판단하기 위한 요인들 중 △건강 상태에 대한 주관적 인식 △스트레스 인식 강도 △스트레스 인식 비율 △소득 수준 △활동 제한 등의 순으로 비중이 크다는 사실을 밝히기도 했다.

상위권에 해당하는 항목들이 주로 환자의 주관적 인식과 관련된 만큼, 당뇨병 환자에서 정신건강 관리의 중요성을 확인할 수 있다.

이기헌 교수는 “당뇨병은 우울증 발병 위험을 높이고, 우울증은 다시 당뇨병에 악영향을 미친다”며 “이 같은 악순환에 빠지기 전에 우울증을 조기 발견할 수 있는 최적의 머신러닝 방식을 규명하고, 우울증에 영향을 미친 주요 요인들을 밝혔다는 점에서 연구의 의미가 있다”고 말했다.

최수아 기자 다른기사 보기