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Smart"인공지능으로 당뇨병 맞춤 치료 시대 앞당긴다"... 스탠퍼드 의대 연구팀, 2형 당뇨병 진단 혁신 이끌어

관리자
2025-01-20

이 AI 기술은 경제적으로 어렵거나 지리적으로 고립되어 의료 시스템에 접근할 수 없는 사람들에게 유용한 의료 도구가 될 것...

사진:아이스톡


국제 당뇨병 연맹(International Diabetes Federation, IDF)의 당뇨병 아틀라스(IDF Diabetes Atlas 2021)에 따르면 성인 인구(20~79세)의 10.5%(약 5억 3,700만 명)가 당뇨병을 앓고 있으며, 그 가운데 절반 가까이는 자신이 당뇨병을 앓고 있다는 사실을 모르고 있다고 한다.

오는 2045년에는 성인 8명 중 1명(약 7억 8,300만 명)이 당뇨병을 앓고, 이는 46% 증가한 수치다. 당뇨병 환자의 95% 이상이 사회경제적, 인구통계학적, 환경적, 유전적 요인에 의해 발생하는 제2형 당뇨병을 앓고 있다.

제2형 당뇨병 증가의 주요 원인은 도시화, 고령화, 신체 활동 감소, 과체중 및 비만 등을 꼽고 있다. 그러나 제2형 당뇨병에 대한 예방 조치를 취하고 모든 유형의 당뇨병에 대해 조기 진단과 적절한 치료를 제공함으로써 당뇨병의 영향을 줄일 수 있다. 이러한 조치는 당뇨병을 앓고 있는 사람들이 합병증을 피하거나 지연시키는 데 도움이 될 수 있다.

여기에, 스탠퍼드 의과대학(Stanford Medicine) 연구팀이 연속 혈당 측정기의 데이터를 사용하여 가장 흔한 4가지 제2형 당뇨병 하위 유형 중 3가지를 분석하는 인공지능(AI)을 개발했다. 이를 통해 당뇨병 진단 방식을 혁신하고 개인 맞춤형 치료의 가능성을 제시하며 의료계의 주목을 받고 있다.

연구팀은 환자들이 집에서 간편하게 자신의 건강 상태를 확인하고 관리할 수 있도록 지원할 계획이다.

마이클 스나이더 교수(사진:스탠퍼드의대)


이번 스탠퍼드 의대 내분비학 트레이시 맥라플린(Tracey McLaughlin) 교수와 공동 주도한 마이클 스나이더(Michael Snyder) 스탠포드 W. 애셔먼(Stanford W. Ascherman) 유전학 교수는 "미국 인구의 약 13%인 약 4천만 명이 당뇨병 진단을 받았고, 9천8백만 명이 당뇨병 전단계에 있으므로 진단 세부 정보를 정확하게 알려주는 널리 접근 가능한 기술이 당뇨병 치료에 획기적인 변화를 가져올 것"이라고 밝혔다.

트레이시 맥라플린 교수는 “인슐린 저항성이 있는 사람이 당뇨병에 걸리지 않더라도 인슐린 저항성은 심장병이나 지방간 질환과 같은 다양한 건강 상태의 위험 요인이 되기 때문에 이를 아는 것은 여전히 중요하다"며, “우리는 또한 이 기술이 경제적으로 어렵거나 지리적으로 고립되어 의료 시스템에 접근할 수 없는 사람들에게 유용한 의료 도구가 될 것으로 보고 있다"라고 강조했다.

트레이시 맥라플린 교수(사진:스탠퍼드의대)


2형 당뇨병은 단일 질환이 아니라 여러 하위 유형으로 나뉜다는 사실이 최근 연구를 통해 밝혀졌다. 이러한 하위 유형은 심장, 간, 신장 질환과 같은 합병증 발생 위험을 예측하는 데 중요한 정보를 제공하지만, 기존의 대사 검사 방법은 비용이 많이 들고 연구 환경에서만 가능하다는 한계가 있었다.

스탠퍼드 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 지속 혈당 측정기에서 수집된 데이터를 활용하여 하위 유형을 식별할 수 있는 AI 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 혈당 데이터의 패턴, 변동성, 추세 등을 분석하여 환자 개개인의 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 하위 유형을 예측한다.

연구팀은 다양한 환자들로부터 수집한 혈당 수치, 식습관, 운동량 등의 데이터를 활용하여 알고리즘을 학습시켰으며, 그 결과 90% 이상의 높은 예측 성공률을 달성했다.

이 알고리즘은 환자의 하위 유형을 정확하게 파악하여 특정 약물의 효능을 극대화하고 의료 자원을 효율적으로 배분할 수 있는 가능성을 열어준다. 예를 들어, 인슐린 저항성이 높은 환자에게는 인슐린 분비 촉진제보다 인슐린 감수성을 높이는 약물을 처방하고, 베타세포 기능이 저하된 환자에게는 인슐린 치료를 우선적으로 고려하는 등 개인별 특징에 맞는 치료 전략을 수립할 수 있다.

이처럼 맞춤형 치료를 통해 환자들은 혈당 조절 효과를 높이고 합병증 발생 위험을 줄여 삶의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능 기반 진단 기술은 특히 지리적, 경제적 이유로 의료 서비스에 접근하기 어려운 사람들에게 큰 도움을 줄 수 있다. 기존의 지속 혈당 측정기를 통해 쉽게 수집할 수 있는 데이터를 활용한다는 점에서, 추가적인 장비나 복잡한 절차 없이도 가정에서 건강 상태를 관리할 수 있기 때문이다.

물론 AI 기술의 한계와 과제도 존재한다. AI 알고리즘의 정확도와 안전성을 높이기 위한 지속적인 연구 개발이 필요하며, 데이터 편향 가능성을 최소화하고 AI 기술 오류로 인한 문제 발생 시 책임 소재 등 윤리적인 문제도 해결해야 한다.

하지만 AI는 환자 개인의 데이터를 분석해 보다 정밀하고 효과적인 치료를 가능하게 하며, 당뇨병 치료와 관리의 새로운 장을 열고 있다. 이번 연구는 디지털 헬스케어 기술이 일상적인 의료 시스템에 통합될 가능성을 보여주는 중요한 사례로 평가된다.

한편, 이 연구 결과는 글로벌 학술지 네이처 바이오메디컬 엔지니어링( Nature Biomedical Engineering)에 '지속적인 혈당 모니터링 및 머신러닝을 통한 제2형 당뇨병의 대사 하위 표현형 예측(Prediction of metabolic subphenotypes of type 2 diabetes via continuous glucose monitoring and machine learning-첨부)'란 제목으로 지난해 12월 23일 게재됐다.



출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr)

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33584


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