당뇨 환자 우울증 탐지 머신러닝 개발

분당서울대병원 이기헌 교수 연구팀 스트레스 인식·소득수준 등 영향 커

이기헌 교수

분당서울대병원 연구팀이 당뇨병 환자 우울증 여부를 판별하는 머신러닝 모델을 개발했다.

7일 병원에 따르면 이기헌(가정의학과) 교수 연구팀은 2014년부터 최근까지 국민 건강 영양조사에서 수집한 데이터 3만1천 개를 사용해 건강과 스트레스에 대한 주관 인식이나 소득 같은 설문조사 결과를 활용했다,

연구팀이 개발한 알고리즘 중 가장 정확도가 높은 점은 ‘서포트 벡터 머신(SVM)’ 방식으로, 정확도는 87.9% 수준이다.

여기에 우울증을 판단하는 요인 가운데 ▶건강 상태에 대한 주관 인식 ▶스트레스 인식 강도 ▶스트레스 인식 비율 ▶소득 수준 ▶활동 제한 순으로 비중이 크다는 사실을 확인했다.

상위권에 해당하는 항목이 주로 환자의 주관 인식과 관련이 있는 만큼, 당뇨병 환자에서 정신 건강 관리의 중요성을 확인한 셈이다.

이기헌 교수는 "당뇨병은 우울증 발병 위험을 높이고, 우울증은 다시 당뇨병에 악영향을 미친다"며 "이러한 악순환에 빠지기 전에 우울증을 이른 시기에 발견하는 최적의 머신러닝 방식을 규명하고, 우울증에 영향을 미친 주요 요인을 확인했다는 점에서 이번 연구의 의미가 깊다"고 했다.

연구 결과는 국제학술지 「Plos One」 최근호에 게재했다.

성남=이강철 기자 [e-mail]