서울대병원, 심뇌혈관질환 발생 규모 추정 알고리즘 개발

민감도·특이도 90% 수준으로 높아..심뇌혈관질환 정책 수립 근거 마련

뉴스1

[파이낸셜뉴스] 치명적인 심뇌혈관질환의 전국구 발생 규모와 추이를 정확하게 파악할 방법이 제시됐다. 국내 연구진이 건강보험공단 보험청구 자료를 기반으로 뇌졸중 및 심근경색 발생 식별 알고리즘을 개발했다.

서울대병원 신경과 김태정·분당서울대병원 신경과 배희준 교수팀이 급성 뇌졸중 및 급성 심근경색 환자를 후향적으로 식별해 발생 규모를 추정하는 알고리즘을 개발하고, 이를 활용해 국내 발생 추정치를 분석한 결과를 26일 발표했다.

연구팀은 질병 진단부터 치료까지 전 임상과정에서 발생한 ‘보험청구 자료’를 활용해 뇌졸중 및 심근경색의 발생을 보다 정확히 식별할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘의 분석 결과는 향후 국가적 차원의 심뇌혈관질환 감시 시스템을 구축하는 기반이 될 것으로 기대된다.

이 알고리즘은 뇌졸중 및 심근경색 ICD 코드를 받았던 의료기록을 △초급성기 치료 △CT·MRI·TFCA·CAG 검사 실시 여부 △입원 일수 △병원 내 사망 여부 등에 따라 분석해 실제 질병 발생 여부를 후향적으로 식별하도록 설계됐다.

연구팀은 전국 6개 지역 18개 의료기관에서 수집한 의료기록 2200건을 대상으로 질병 발생을 직접 조사한 결과와 알고리즘으로 식별한 결과를 비교해 정확도를 평가했다. 그 결과, 급성 뇌졸중 알고리즘의 민감도는 94%, 특이도는 88%였고, 급성 심근경색 알고리즘의 민감도는 98%, 특이도는 90%로 우수한 성능을 보였다.

김태정 교수는 “알고리즘 분석의 정확도와 신뢰성을 더욱 높이려면 자료 수집을 간소화하는 통합 플랫폼을 구축하고, 충분한 시간 동안 더 많은 병원의 사례를 조사해 알고리즘을 지속적으로 조정하고 개선해야 할 것”이라고 말했다.

[e-mail] 강규민 기자