국민건강영양조사 원자료를 활용하여 고혈압 위험인자 정보를 제공합니다. 우리는 어떤 생활 습관과 신체 상태가 고혈압을 유발하는지 쉽게 알 수 있는 서비스를 만들고 싶었습니다. . 연구방법: 문헌고찰을 통해 기존에 알려진 고혈압에 대한 정보를 수집하고, 국민건강영양조사를 통해 수집된 자료의 변수를 정리하여 비교하고, 원데이터를 분석하여 변수별 환자 비율이 어떻게 달라지는지 알아보았다. 고혈압은 수축기혈압 ≥ 140mmHg, 이완기혈압 ≥ 90mmHg, 항고혈압제 복용 여부 등으로 정의됩니다. 데이터 활용지침 및 임상진료지침 의학회 정보센터 한국인은 고혈압지침 참조 .
국민건강영양조사 원자료 분석에 앞서, 기존 연구에서 어떤 요인이 고혈압과 관련된 요인으로 분류되어 있는지 알아보기 위해 문헌검색을 실시하였다. 또한 HE_HP 변수(고혈압 유무)를 기준으로 각 변수의 상관계수를 측정하였다.
연구의 신뢰성과 타당성
기본변수 중 잘 알려진 바와 같이 AGE변수는 유병률 증가의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. TOWN_T 변수와 APT_T 변수를 참고하면 주거형태별로 일부 유의미한 환자 관계를 확인할 수 있어 향후 더욱 심층적인 연구를 통해 의미 있는 결과를 얻을 가능성도 확인할 수 있었다. 또한, INCM(개인소득), HO_INCM(가구소득), EDU(교육수준)에 따른 환자 비율 역시 소득이나 교육수준이 높아질수록 소폭 감소하는 경향을 보여 이 부분에 대해서도 추가 연구의 여지가 있는 것으로 나타났다. 의미 있는 변수임을 확인하였다.
변수 이름 변수 설명 정상 그룹은 환자 그룹이 p-값을 의미합니다.
건강행태조사(설문조사) 분석 결과
신체계측(검진조사) 분석 결과
혈액검사(검진조사) 분석 결과
도 37] 고콜레스테롤혈증(이상지질혈증) 유무에 따른 환자 비율.
가족력 분석 결과
식품섭취조사(영양조사) 분석 결과
첫째, N_DIET(식단 조절 여부)는 고혈압과 인과관계가 없는 것으로 보이지만, 고혈압이나 다른 질병에 대해 식습관을 조절하는 경우일 가능성이 높다. N_WATER_C(물 섭취량)를 정기적으로 마셔야 한다. 물을 많이 마시는지, 맵고 짠 음식을 먹는 사람이 물을 많이 마신다는 사회적 통념과 달리 분석이 필요한 것으로 보인다. [그림 52]에서 보는 바와 같이 50세 이하 인구의 N_NA(나트륨 섭취량)을 보면 나트륨 섭취가 증가할수록 고혈압 발생률도 증가하는 것으로 나타났으나, 60대 이상에서는 환자의 대다수를 차지하는 노인들은 나트륨을 많이 섭취한다. 환자의 비율이 감소하는 경향으로 인해 나트륨 섭취가 많을수록 전반적인 고혈압 발생률이 감소하는 것으로 나타납니다. 이처럼 음식 섭취량은 기존에 알려진 연구와 다른 결과를 보여 아래 제시된 온라인 건강정보에서 제외하였다.
지금까지 다양한 변수를 바탕으로 고혈압 환자의 비율을 살펴보았습니다. 그러나 이러한 정보가 개인의 건강 증진을 위한 기초자료로 활용되기 위해서는 정보의 접근성을 높여야 한다. 이를 위해 우리는 웹 브라우저를 통해 누구나 쉽게 자신의 건강 상태와 통계적으로 분석된 데이터를 비교할 수 있도록 클라우드에 웹 서비스를 구현하고자 했습니다.
서비스 구성
위험도 평가
훈련된 모델은 dump 명령으로 joblib 파일을 생성하고, 해당 파일을 플라스크에 업로드한 후, 웹에서 입력한 변수를 기반으로 위험을 계산하는 모델로 사용하도록 구성했습니다. 먼저 위에서 언급한 바와 같이 위험점수는 0(정상)과 1(환자)로 구분된 23개의 변수를 기준으로 하였으며, 예측_프로바(predict_proba) 함수의 결과로 100점 만점의 확률값을 제공하였다. 또한, 입력된 값과 비교할 수 있도록 동일 연령군, 성별에 대한 평균 위험도를 나타내었습니다.
AGE의 경우 70대 이상에서는 예측력이 감소할 수 있으므로 연령이 높아질수록 추가연수 범위가 감소하도록 설계되었습니다. 즉, 추가 위험도 계산이 제한되어 최대 예측 연령이 80대로 제한됩니다. 상세정보에서는 먼저 입력한 값을 기준으로 건강상태를 확인할 수 있습니다.
가족력 섹션에서는 가족력이 있는지 확인할 때 가족력이 없을 때와 비교하여 위험이 얼마나 증가하는지 확인할 수 있습니다. 또한, 5가지 변수를 바탕으로 개선이 필요한 부분이 있을 경우 이를 제시하여 생활습관 개선을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 한다. 먼저, 비만의 경우 정상 기준에 도달하기 위해서는 몇 kg을 감량해야 하는지, 체중이 정상 기준 이하로 떨어질 경우 체중 감소의 위험성은 얼마나 되는지 계산하여 제시하였다.
온라인에서 찾을 수 있는 일반적인 정보 대신, 테스트 결과와 물리적 측정 정보만 포함하여 관련 위험을 보장하려고 노력했습니다.
