'대사증후군(metabolic syndrome)'이라고 들어보셨나요? 이름은 다소 생소할 수 있지 대사증후군은 일상에서 의외로 자주볼 수 있는, 어쩌면 그러려니하고 넘길 수도 있는 그런 질병이랍니다.
증후군이란 말이 낯설고 어렵게 느껴질 수 있는데요. 대사, 혹은 신진대사는 우리 몸이 음식을 섭취하여 분해하고 합성하는 과정을 통해 생명 활동에 필요한 에너지를 만드는 과정입니다. 이런 대사 기능에 문제가 생겨 각종 질병의 원인이 되는 것이 바로 '대사 증후군'입니다. 예를 들어볼까요? 살이 많이 쪘을 때, 혈액속에 콜레스트롤이 쌓이고 몸에 수분이 부족해서 피가 탁해지는데 대사증후군의 증상은 대개는 무증상으로 큰 질병으로 여기지 않는 경우가 있죠.
한때 코로나19의 확산으로 나트륨과 당 함량이 높은 배달음식 섭취가 늘고, 외부활동 제한 요인으로 운동량이 줄어든 탓에 '확찐자'라는 우스갯소리가 등장할 만큼 비만은 우리 사회에 큰 이슈로 떠오르기도 했습니다.
건강검진 수검자 중 대사증후군은 꾸준히 늘어
최근 국민건강보험공단이 발표한 ‘2019년 건강검진통계연보’에 따르면, 일반 건강검진을 받은 사람의 19.2%가 대사증후군에 해당됐습니다.
대사증후군은 복부비만이나 고혈압, 고혈당, 고지방 등의 위험요인을 3개 이상 보유할 때 분류되는데요. 위험요인을 1개 이상 보유하고 있는 수검자는 68.3%에 달했습니다.
이처럼 대사증후군이 증가하는 이유는 현대사회에 들어와서 생활양식의 변화가 가장 큰 원인으로 작용하는데요. 무분별한 간식과 야식, 운동 부족 등의 불규칙한 생활습관으로 나타나는 복부비만과 고혈압, 당뇨, 고지혈증 및 심∙혈관질환 등의 대사증후군이 꾸준히 늘어나고 있는 추세입니다.
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◼ 대사증후군의 진단기준
- 다음 5가지 지표 중 3개 이상에 해당하면 대사증후군으로 정의합니다.
1. 허리둘레가 남성은 102cm(동양인은 90cm), 여성은 88cm(동양인은 85cm) 이상으로, 복부비만인 경우
2. 중성지방이 150mg/dL 이상인 경우
3. 고밀도 콜레스테롤 수치가 남성은 40mg/dL 미만, 여성은 50mg/dL 미만인 경우
4. 공복혈당이 100mg/dL 이상이거나 당뇨병 치료 중인 경우
5. 수축기 혈압이 130mmHg 이상이거나 이완기 혈압이 85mmHg 이상인 경우
AI를 활용한 당뇨병, 비만 등 건강상태 분석 / 질병위험도 예측 가능해져
사망률을 증가시키고, 삶의 질을 저하시키는 질환인만큼 대사증후군과 관련된 건강문제를 해결하기 위한 노력은 매우 시급하고 중요합니다.
최근 우리나라 보건의료 환경은 4차 산업혁명 시대의 헬스케어 패러다임에 발맞추어, 개인의 질병이나 질환을 치료하는 의료서비스 중심에서 벗어나 다수 국민의 질병을 예방하고 건강한 삶을 영위하도록 돕는 혁신적인 보건의료서비스 체계를 갖추기 위해 노력하고 있는데요.
이에 복지부는 2019년 5월, 비의료 영역에 한정한 '비의료 건강관리서비스 가이드라인' 을 발표해 인공지능(AI), 빅데이터 등 4차 산업혁명 대표기술을 활용해 개인의 건강정보, 운동정보, 생활습관정보 등을 분석해 현재 상태를 제시하고 개선을 돕는 다양한 정보를 제공하는 방식의 건강관리서비스를 구현할 수 있도록 허용하였습니다.
대사증후군 등 만성질환 예측 및 관리를 위한 플랫폼의 역할
건강관리서비스는 산업적으로 ‘플랫폼 비즈니스’를 구현하는 구심점 역할을 합니다. 기업은 데이터를 기반으로 개인 건강상태 확인·예측 서비스를 제공하고, 단순히 데이터만 제공하는 게 아니라 의료행위를 침범하지 않는 선에서 운동, 식이요법, 건강기능식품 등을 제안하는 플랫폼 비즈니스를 기반으로 한 사업들을 하고 있습니다. 마침 DKI테크놀로지는 자체 플랫폼 '레드우드헬스'를 고도화 및 운영중이며 대사증후군, 만성질환 영역에서 고객들의 수요에 대응하며 헬스케어 사업의 저변을 넓히고 있습니다.
이는 헬스케어 분야에 AI를 도입하게 되면 데이터를 기반으로 의사결정을 하게 되는데 이때 AI의 분석력, 예측력 및 신뢰성은 빅데이터의 양과 질에 좌우하게 됩니다. 데이터의 양이 많고 질이 높을수록 AI 알고리즘의 정확성 및 정교성이 높아질 수 있기 때문에 더욱 지능화되고 가치 있는 건강관리서비스 창출이 가능하게 되는 것이죠.
아울러 레드우드플랫폼을 활용한다면, 대사질환에 대한 발병확률을 예측할 뿐만 아니라 개인의 건강상태를 다각도로 분석한 리포트 결과 제공해주는데요. 이를 통해 운동결과에 대한 전문가 확인, 피드백 및 실시간 상담, 피드백을 받으며 건강관리에 도움되는 서비스로 이어지게 됩니다.
디케이아이테크놀로지는 지난 2020년도부터 2022년까지, 국가연구개발 과제인「대사증후군 예방 및 질환관리를 위한 지역사회 의료 서비스 환경 조성과 운영 모델 실증 및 확산」에 참여한 바 있습니다. 이로써 DKI는 더욱 향상된 대사증후군 예측과 관리를 위해, 국민건강 증진에 기여할 수 있도록 연구력 집중과 플랫폼 고도화 및 운영에 힘쓰고 있는데요!
이제는 민간·공공·지자체 수요를 반영해 AI를 중심으로 각종 질병을 진단하고 예측하는 등의 연구가 꾸준히 진행되고 있습니다. 오늘 소개해드린 이야기가 대사증후군에 대한 이해를 돕고, AI를 활용한 대사증후군 관리의 신뢰와 관심을 높일 수 있기를 바라는 마음입니다.!
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<자료출처>
쿠키건강뉴스 - 건강검진 5명 중 1명 ‘위험요인 3개 이상’ 대사증후군
https://www.kukinews.com/newsView/kuk202101130308
국민건강보험 - 2019년 건강검진통계연보
https://www.nhis.or.kr/nhis/together/wbhaec07000m01.do?mode=view&articleNo=10806637&article.offset=0&articleLimit=10
질병관리청 - 국가건강정보포털_대사증후군
https://health.kdca.go.kr/healthinfo/biz/health/gnrlzHealthInfo/gnrlzHealthInfo/gnrlzHealthInfoView.do?cntnts_sn=5427
정용철, 전자신문 SW융합산업부 기자, KDI 경제정보센터_정부 가이드라인 제시로 사업화 활발
https://eiec.kdi.re.kr/publish/naraView.do?fcode=00002000040000100008&cidx=12257&sel_year=2019&sel_month=11&pp=20&pg=1
이민경, 산업기술리서치센터 - 4차 산업혁명 시대의 헬스케어 동향과 시사점 (2017)
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