서울대병원 중환자의학과·신경과 김태정 교수, 분당서울대병원 신경과 배희준 교수 연구팀은 급성 뇌졸중 및 급성 심근경색 환자를 후향적으로 식별해 발생 규모를 추정하는 알고리즘을 통해 국내 발생 추정치를 분석한 결과를 26일 발표했다.
뇌졸중, 심근경색 등 심뇌혈관질환은 국내 주요 사망원인으로 꼽히는 치명적 질환이다. 적시 치료가 생존율에 직접적인 영향을 주는 만큼 신속한 진단, 이송, 치료로 이어지는 의료체계 수립이 중요하다.
그러나 국제질병분류(ICD) 코드에 기반한 기존 질병 식별 체계는 급성기와 만성기 구분이 모호하고, 특히 뇌졸중은 코드만으로 급·만성기 구분이 불가능해 환자 규모 파악과 이에 따른 대책 수립에 한계가 있었다.
이에 연구팀은 질병 진단부터 치료까지 전 임상과정에서 발생한 '보험청구 자료'를 활용해 뇌졸중 및 심근경색의 발생을 보다 정확히 식별할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 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. 가령 뇌졸중 관련 ICD 코드(I160-I164)가 있으나 초급성기 치료와 입원 중 급성기 치료를 하지 않는 것으로 확인되는 경우 급성 뇌졸중 '음성'으로 분류돼 발생 건수 집계에서 제외되는 방식이다.
연구팀이 전국 6개 지역 18개 의료기관에서 수집한 의료기록 2200건을 대상으로 질병 발생을 직접 조사한 결과와 알고리즘으로 식별한 결과를 비교해 정확도를 평가한 결과 급성 뇌졸중 알고리즘의 민감도는 94%, 특이도는 88%였고, 급성 심근경색 알고리즘의 민감도는 98%, 특이도는 90%로 우수한 성능을 보였다.
알고리즘으로 추정한 2018년 연간 발생 건수(재발 포함)는 급성 뇌졸중 15만837건, 급성 심근경색 4만519건으로 나타났다. 이는 2019년 이전 연구들에서 보고된 발생 건수(급성 뇌졸중 최대 13만25건, 급성 심근경색 최대 2만5531건)보다 많았다.
연구팀은 그 원인을 고령화 및 생활습관의 서구화로 위험요인을 가진 인구가 늘어나며 심뇌혈관질환 발생이 증가했기 때문이라고 설명했다.
연구팀은 다만 코로나19 팬데믹으로 인해 연구기간이 단축되고, 병원 출입이 제한되며 충분한 의료기록을 확보하기에 어려웠기 때문에 더 큰 표본과 넓은 범위의 병원을 대상으로 한 추가 연구가 필요하다고 지적했다.
김태정 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. 배희준 교수는 "이번 연구는 전 국민의 보험청구자료를 일원화하여 관리하는 국내 의료체계의 특성을 살려 진행됐다"며 "전국적인 뇌졸중 및 심근경색 발생 통계를 추정할 기반을 마련했다는 점에서 제도적 차원의 심뇌혈관질환 관리에 있어 중요한 일 보 전진"이라고 연구의 의미를 밝혔다.
이번 연구는 서울대병원 심뇌혈관관리중앙지원단을 중심으로 2021년 4월부터 2022년 3월까지 진행됐으며, 최근 질병관리청이 발간하는 공중보건 분야 국제학술지 '오송 PHRP(Osong Public Health and Research Perspectives)'에 게재됐다.
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