Association rule mining을 이용한 한국인의 뇌혈관질환·당뇨병·고혈압성 질환의 동반질환 패턴 연구 : 국민건강보험공단 표본 코호트 DB 이용

Abstract

연구배경 및 목적: 동반질환은 치료 반응, 내약성, 안전성 및 윤리성 등과 같은 치료의 여러 측면에 영향을 미칠 수 있다. 이에 치료 효과에 대한 단기간의 연구에서 연구자들은 동반질환을 가진 환자를 제외하기 위해 제한적인 적격성 기준을 사용해 왔다. 이 적격성 기준은 임상시험에서 계획단계 뿐만 아니라 분석단계에서도 고려된다. 본 연구에서는 추후 관련 있는 임상시험에 참고가 될 수 있도록 한국인의 주요한 질환의 동반질환 패턴에 대해 파악하고자 하였다. 주요한 질환은 우리나라 10대 사인에 속하면서 치료제에 대한 임상시험이 전세계적으로 많은 건수를 차지하는 뇌혈관질환, 당뇨병, 고혈압성 질환으로 설정하였다. 연구대상 및 방법: 본 연구는 국민건강보험공단의 건강검진 코호트 데이터를 활용하였다. 2002~2013년 일반건강검진 수검자 중 2002.12월말 기준 40세~79세의 건강보험 자격유지자 515만명의 10%인 약 51만명에 대한 연구용 DB에서 2002년, 2007년, 2013년에 진료내역이 있는 수진자는 각각 514,866명, 503,007명, 478,740명이며, 이들을 본 연구의 연구대상자로 선정하였다. 진료DB(상병내역)에서 제 7차 한국표준질병사인분류(KCD) 코드의 중분류를 기준으로 상병코드에 대해 질병 여부 변수를 생성한 후 데이터 정제 과정을 거쳤다. 인구사회학적 및 기초 정보에 대해 기술통계를 제시하였고, 동반된 질병 사이의 연관성에 대해 연관성 분석(Association Rule Mining, ARM) 기법 중 Apriori algorithm을 적용하였다. 이 때 생성될 규칙의 RHS(Right Hand Side)를 관심변수인 뇌혈관질환, 당뇨병, 고혈압성 질환으로 각각 지정하여 실행하였으며, 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)의 threshold 값을 설정하여 상위 10가지 규칙을 향상도(Lift)를 기준으로 정렬하여 살펴볼 수 있도록 하였다. 결과: 2002년, 2007년, 2013년 중 최신인 2013년의 동반질환 패턴을 살펴보면 뇌혈관질환은 대사장애, 증상성을 포함하는 기질성 정신장애, 뇌성마비 및 기타 마비증후군이 동반된 경우가 향상도가 가장 높았다. 당뇨병은 대사장애, 다발신경병증 및 말초신경계통의 기타 장애, 맥락막 및 망막의 장애가 동반된 경우 향상도가 가장 높았다. 고혈압성 질환은 당뇨병, 대사장애, 허혈심장질환, 식도, 위 및 십이지장의 질환이 동반된 경우가 향상도가 가장 높았다. 또한 동반질환 패턴을 향상도를 기준으로 상위 10가지 규칙에 대해 살펴본 결과 시간의 흐름에 따라 또는 성별 및 고령자 여부에 따라 동반질환 패턴에 다소 차이는 있었으나 뇌혈관질환, 당뇨병, 또는 고혈압성 질환의 각 질환 내에서는 비슷한 패턴을 보였다. 결론: 표본의 대표성과 신뢰성이 있는 국민건강보험공단의 건강검진 코호트 데이터를 이용하여 본 연구와 같은 관심질환의 동반질환 패턴을 살펴본 선행연구는 찾아볼 수 없기 때문에 본 연구의 결과는 전반적인 동반질환의 패턴을 파악하는 데에 도움이 될 것으로 보인다. 따라서 본 연구의 결과들은 관련된 적응증의 임상시험 설계 시 동반질환을 고려하는 데에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한 이번 연구를 통해 임상시험에서는 영향을 미치는 요소들을 적격성 기준에서 고려한다는 것을 다시 한번 확인할 수 있었다. 이와 같이 빅데이터를 이용하여 사전에 분석하면 임상시험 설계 시 연구대상자의 적격성 기준을 설정하거나 분석 시 층화분석을 고려하는 등 최적화된 임상시험을 하는 데에 있어 도움이 될 것이다.