F-58 빅데이터를 이용한 만성폐쇄성폐질환 환자에서의 급성 악화 예측

목적: 만성폐쇄성폐질환(COPD)의 급성 악화는 COPD 환자의 사망의 가장 중요한 원인 중 하나로, 사회경제적 부담을 증가시키는 중요한 요인이다. 본 연구에서는 빅데이터를 이용하여 COPD의 급성 악화에 미치는 여러 요인들을 찾아보고, 악화 위험을 예측하는 모델을 만들고자 하였다. 방법: 본 연구는 Korean COPD subgroup study (KOCOSS) 코호트에 등록되어 있는 환자를 대상으로 시행하였다. 환자의 의료 기관 이용 정보를 수집하기 위하여 2007년부터 2012년까지 건강보험심사평가원의 데이터를 이용하였다. 2001년부터 2015년까지 미세먼지, 기온, 강수량, 습도 등의 정보를 수집하였으며 2007년부터 2016년까지 바이러스에 관한 정보를 수집하였다. 추가적으로 2004년부터 2016년까지 Google, Facebook, Naver에서의 COPD 관련 검색 기록을 조사하였다. 결과: KOCOSS 코호트에서 총 594명의 환자가 모집되었다. 환자의 평균 나이는 65.0 ± 7.5 세였으며 대부분의 환자(98.8%)가 현재 또는 과거 흡연자였다. COPD의 급성 악화에 영향을 미치는 환자의 특성으로는 고령, 여성, 높은 CAT score, 낮은 FEV1, 등이 있었으며, 천식, 관절염, 우울증, 고혈압, 허혈성 심질환, 대사증후군, 골다공증, 폐렴 등의 동반 질환이 있는 경우 급성 악화가 증가하는 것이 관찰되었다. 환경적 요인으로는 미세먼지 수, 최저 기온, 일교차, 낮은 평균 습도 등이 COPD의 급성 악화에 영향을 주는 것으로 나타났다. IFV, hCOV, hRV 바이러스 검출률 및 급성 악화 1, 2주 전 SNS 검색량 또한 급성 악화와 관련성을 보였다. 상기 정보를 바탕으로 만든 급성 악화를 예측하는 모델의 AUC는 0.84로 비교적 높은 정확도를 보였다. 결론: 빅데이터를 이용하여 만든 COPD 의 급성 악화를 예측하는 모델을 통해 급성 악화를 조기에 예방하고 궁극적으로 사망률 감소를 기대해볼 수 있을 것으로 생각된다.