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AI와 전자건강기록을 활용한 소아 비만 예측 연구

 

• 미국에서 소아비만은 가장 흔한 만성질환 중 하나로 △유전적 △생리적 요인뿐만 아니라 △식품 접근성 △빈곤 △부모의 교육수준 △보험접근성 등 사회적 건강 결정 요인에 의해 복잡하게 형성됨
• 소아과 의사들은 조기 예방을 통해 △제2형 당뇨병 △고혈압 △고지혈증 등의 합병증을 줄일 수 있다고 했으며, 최근 발표된 연구에서는 전자건강기록(EHR) 데이터를 활용한 학습 모델을 개발해 소아비만 위험을 예측하고자 시도함
• 이 모델은 3만 명 이상 소아의 데이터를 분석해 △진단 △가족력 △약물 △신체측정 △인구통계 △3세 이전 비만상태 △2세 이전 체중 대비 신장 백분율 변화 등 7가지 위험요소를 고려하였고, 연구 결과 2세에서 7세 사이의 소아에 대해 비만 위험을 예측하는 데 있어 기존보다 높은 정확도를 나타냄
• 연구팀은 해당 모델이 소아비만을 조기에 파악해 예방할 수 있으며 가족 중심의 생활 습관 변화를 촉진하는 추가도구로 활용될 수 있다고 평가하지만, 일각에서는 비만에 대한 낙인, 데이터의 일관성 부족 등의 문제로 비판하는 입장을 표명함
• 미국소아과학회는 △비만위험평가 △동반질환평가 △임상의사 결정을 강조하며 체질량지수(BMI)가 85 이상인 과체중 및 비만인 소아에 대해 편견을 배제한 접근 접근을 권장하고 있기에, 해당 사항을 반영하여 다양한 의료기관에서 사용할 수 있도록 오픈소스로 제공할 계획임