당뇨병 환자의 ‘우울증’ 여부 판별하는 설문 기반 머신러닝 모델 개발

설문 결과를 통해 당뇨병 환자의 우울증을 탐지하는 머신러닝 모델이 개발됐다.

분당서울대병원 가정의학과 이기헌 교수 연구팀은 설문 조사 기반으로 당뇨병 환자의 우울증 여부를 판별하는 머신러닝 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

당뇨병 환자는 병 자체에 대한 부담감과 혈당 관리에 대한 압박감으로 우울증 위험이 약 두 배 증가하는 것으로 알려졌다. 문제는 우울증이 다시 혈당 관리를 어렵게 하고, 합병증 및 사망 위험을 증가시켜 악순환을 만들기 쉽다는 데 있다. 이에 연구팀은 기계학습(머신러닝)을 통해 당뇨병 환자에서 우울증을 탐지할 수 있는 모델을 개발하는 연구를 수행했다.

연구팀은 2014년부터 2020년까지의 국민건강영양조사에서 수집된 3만 1천 개의 데이터를 사용해 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(Support Vector Machine, SVM)’ 방식으로, 정확도는 87.9% 수준으로 나타났다.

또한 이번 연구에서는 우울증을 판단하기 위한 요인 중 ▲건강 상태에 대한 주관적 인식 ▲스트레스 인식 강도 ▲스트레스 인식 비율 ▲소득 수준 ▲활동 제한 등의 순으로 비중이 큰 것으로 나타났다. 연구팀은 상위권에 해당하는 항목이 주로 환자의 주관적 인식과 연관된 만큼, 당뇨병 환자에서 정신건강 관리의 중요성을 확인할 수 있다고 설명했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Plos One’ 최근호에 게재됐다.

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