연속혈당측정기(CGM)를 착용하는 것만으로 당뇨병 전증 등 당뇨병 발병 위험을 높은 정확도로 잡아내는 의료 인공지능(AI) 모델이 공개돼 화제를 모으고 있다.

12시간 착용만으로 건강한 성인과 당뇨병 전증 환자, 당뇨병 환자를 구분할 수 있다는 점에서 실제 당뇨병 검사 및 예방 도구로 활용할 수 있을지에 관심이 모아지고 있다.

현지시각으로 오는 9일까지 미국 뉴올리언스에서 진행중인 세계 최대 인공지능 학회인 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS)'에서는 CGM을 통해 당뇨병 발병 위험을 예측하는 AI 기술이 공개됐다.

CGM은 피하지방에 센서를 부착해 센서를 통해 5분에서 15분마다 무선으로 혈당수치를 전송하는 기기로 당뇨병 관리를 위한 차세대 기술로서 현재 국내에서도 급여가 적용되고 있다.

당뇨병 환자의 순응도를 높일 수 있는데다 혈당 수치가 혈당 조절 목표 범위를 벗어나면 알람을 울려 저혈당이나 고혈당에 신속하게 대응할 수 있는 장점이 있기 때문이다.

하지만 말 그대로 당뇨병 환자의 혈당 관리를 위한 기기로 주목받았을 뿐 그 이상의 가치를 갖기는 힘들었다.

NeurIPS 2022에서 공개된 기술에 관심이 쏠리고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. CGM을 착용하는 것만으로 AI를 통해 당뇨병의 진단부터 위험도 예측까지 가능한 길이 열렸다는 점에서 효용성에 관심이 쏠리고 있는 것.

클릭 연구소(Klick Applied Sciences) 수석 연구원인 전주현(Jouhyun Jeon) 박사가 이끄는 연구팀은 머신러닝을 통해 CGM의 확장 가능성을 열어 학회에서 주목을 받았다.

전주현 박사는 "12시간 동안의 CGM 부착 만으로 당뇨병은 물론 당뇨병 전증을 잡아낼 수 있는 기능은 당뇨병 예방을 앞당길 수 있는 엄청난 잠재력"이라며 "매우 경이로운 결과에 흥분하고 있다"고 설명했다.

실제로 전 박사팀이 개발한 CGM 기반 AI 기술은 12시간의 짧은 시간 동안 당뇨병 환자와 당뇨병 전증 환자, 건강한 사람을 매우 효과적으로 구분해 냈다.

총 436명의 환자를 대상으로 한 추적 관찰 연구 결과 CGM을 12시간 착용하는 것만으로 인구 기반 모델보다 더 정확하게 당뇨병 위험을 잡아낸 것.

참가자들을 대상으로 성별과 연령, 체중, 키, 체질량 지수와 같은 인구 기반 모델을 측정한 결과 전체 균형 정확도(BCC)는 0.48, 당뇨병 전증 환자에 대한 곡선 아래 면적(AUC)는 0.49를 기록했다.

하지만 12시간의 CGM 기록 결과를 기반으로는 분석하자 인구 기반 모델에 비해 제2형 당뇨병은 1.21배, 당뇨병 전증은 1.34배, 건강한 성인은 1.17배 더 명확하게 식별하는데 성공했다.

또한 12시간 모델을 최적화하자 AI는 CGM 기록을 기반으로 당뇨병 환자를 87%의 정확도로 판별해 냈다.

아울러 당뇨병 전증 환자를 84%의 정확도로 구별했으며 건강한 성인 또한 86%의 정확도로 판독했다.

CGM을 12시간 착용하는 것만으로 당뇨병에 걸릴 위험이 높은 당뇨병 전증 환자 10명 중 8명을 찾아낼 수 있다는 의미다.

연구진은 이러한 CGM 기반 AI가 궁극적으로 당뇨병 예방에 큰 기반이 될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

미국 질병통제예방센터(CDC)의 조사 결과 미국 성인 3명 중 1명이 당뇨병 전증을 앓고 있지만 이 중에 80%는 그 위험성을 알지 못하고 있다는 점에서 이들을 판별해 내는 유용한 도구가 될 수 있다는 의견이다.

전주현 박사는 "CGM을 통해 12시간 모니터링만으로 당뇨병 발병 위험이 있는 사람들의 삶에 엄청난 변화를 가져올 수 있을 것"이라며 "CGM을 통해 당뇨병을 모니터링하는 것 뿐만 아니라 예방 도구로 활용할 수 있다는 근거가 마련됐다"고 말했다.

그는 이어 "특히 혈액 검사 등을 통한 당뇨병 검사는 대면을 필수적으로 요구하지만 CGM을 활용한 방법은 원격으로도 진행이 가능하다는 점에서 이에 대한 효용성도 기대할 만 하다"고 내다봤다.