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앞선 진료 현장노크


건보 일산병원, COPD 동반 가능성 평가 예측모델 개발

의원급 병원에서부터의 폐기능검사 수행률 제고 기대

국민건강보험 일산병원 호흡기내과 이상철 교수와 연구소 안찬식 교수 연구팀이 환자의 개인별 특성에 따라 폐기능검사의 예측치를 제시함으로써 만성폐쇄성폐질환(COPD) 동반 가능성을 평가할 수 있는 예측 모델을 개발했다.

만성폐쇄성폐질환은 만성적인 기도 폐쇄를 특징으로 하는 유병률이 높은 호흡기 질환이며, 전 세계적으로 전체 사망 원인의 3위에 해당할 정도로 중요도가 높은 만성질환이다. 

그러나 COPD 이환 초기에는 자각 증상이 거의 없고, 폐 기능이 50% 정도 저하되어야 증상이 나타나는 관계로, COPD 환자의 90% 정도가 병원 치료를 제대로 받지 못한 상태에서 중증 단계로 진입하는 것으로 알려져 있다.

이러한 COPD의 조기 진단을 위해 동반 가능성이 높은 환자를 초기에 선별하고, 의원급 의료기관에서부터 빠른 폐기능검사 시행을 고려하는 것이 중요하지만 폐기능검사의 수행률은 높지 않은 실정이다. 

이에 연구팀은 예측 모델 개발을 위해 2013년부터 2019년까지 국민건강보험 일산병원에서 폐기능검사를 수행한 환자 4241명의 정보를 이용해 머신러닝 기반의 분석을 시행했다.

그 결과 고령, 남성, 현재 혹은 과거의 흡연력, 호흡곤란, 과체중이 폐 기능상의 폐쇄성 변화(FEV1/FVC < 0.7)와 관련이 있음을 검증했으며, 변수별 관련성을 바탕으로 노모그램화해 예측 모델을 개발했고, 예측 모델의 민감도, 특이도, 균형정확도는 각각 82.3%, 68.6%, 75.5%로 확인됐다. 

이상철 교수는 “개인별 특성에 따른 폐기능검사의 이상 가능성을 예측할 수 있는 예측 모델을 개발함으로써, 폐쇄성 폐질환 동반 가능성이 있는 환자를 조기에 선별해 빠른 폐기능검사 수행을 안내할 수 있게 되었다”며 “폐기능검사 수행이 어려운 기관에서 진단을 위해 타 의료기관 의뢰를 고려할 수 있는 도구를 개발한 것”이라며 연구의 의의를 밝혔다. 
 
한편 연구팀은 이번에 개발한 COPD 진단 알고리즘을 보완하고 발전시키기 위해 공통데이터모델(Common data model, CDM)을 이용한 다기관 연구를 진행하고 있으며, 추후 국민건강보험공단 자료를 기반으로 한 대규모 연구를 계획하고 있다.

이번 연구 결과는 저명한 국제학술지인 ‘BMC Pulmonary Medicine’ 1월 19일자 온라인판에 게재됐다.
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