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치명적인 심뇌혈관질환의 전국구 발생 규모와 추이를 정확하게 파악할 방법이 제시됐다. 국내 연구진이 건강보험공단 보험청구 자료를 기반으로 뇌졸중·심근경색 발생 식별 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘의 분석 결과는 향후 국가적 차원의 심뇌혈관질환 감시 시스템을 구축하는 기반이 될 것으로 기대된다.
김태정 서울대병원 중환자의학과·신경과 교수, 배희준 분당서울대병원 신경과 교수, 고려대 의대 의학통계학교실·대한뇌졸중학회·대한심장학회·대한예방의학회가 공동으로 급성 뇌졸중·급성 심근경색 환자를 후향적으로 식별해 발생 규모를 추정하는 알고리즘을 개발했다고 31일 밝혔다.
뇌졸중·심근경색 등 심뇌혈관질환은 국내 주요 사망원인으로 꼽히는 치명적 질환이다. 그러나 적절한 예방·관리를 실시하고 적시에 치료받으면 생존율을 향상할 수 있어 전국 어디서나 신속한 진단·이송·치료가 가능한 의료체계를 수립하는 것이 중요하다.
그러나 이 같은 대책 수립에 필요한 근거를 확보하는 데에는 한계가 있었다. 국제질병분류(ICD) 코드에 기반한 기존 질병 식별 체계는 급성기와 만성기 구분이 모호하고 특히 뇌졸중은 코드만으로 급·만성기 구분이 불가능 해 환자 규모를 정확히 파악하기 어려웠다.
연구팀은 질병 진단부터 치료까지 전 임상과정에서 발생한 보험청구 자료를 활용해 뇌졸중·심근경색의 발생을 보다 정확히 식별할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 뇌졸중·심근경색 ICD 코드를 받았던 의료기록을 ▲초급성기 치료 ▲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 민감도 94%, 특이도 88%로 나타났고 급성 심근경색 알고리즘의 민감도 98%, 특이도 90%로 우수한 성능을 보였다.
김 교수는 "알고리즘 분석의 정확도와 신뢰성을 더욱 높이려면 자료 수집을 간소화하는 통합 플랫폼을 구축하고, 충분한 시간 동안 더 많은 병원의 사례를 조사하여 알고리즘을 지속적으로 조정하고 개선해야 할 것"이라고 말했다.
