의료 인공지능(AI) 모델이 진단 보조를 넘어 예측과 관리 영역까지 확산되면서 이에 대한 비용효과성을 기반으로 건강보험과의 결합 가능성이 제기되고 있다.

예측 모델을 통해 질병을 미리 예방하고 관리할 경우 상당한 경제적 효과가 있다는 점에서 보험과 환자 모두에게 이득이 될 수 있다는 결론에서다.

텍사스대 연구진은 2형 당뇨병 위험 예측 인공지능을 건강보험에 적용하는 것을 기반으로 하는 경제성 연구를 진행하고 29일 국제학술지 제조 및 서비스 운영 관리(Manufacturing and Service Operations Management)를 통해 공개했다(10.1287/msom.2021.0251).

현재 2형 당뇨병은 전 세계적으로 유병률이 크게 증가하고 있는 질환으로 의료비를 포함해 천문학적 비용이 투입된다는 점에서 예방적 접근이 강조되고 있다.

당뇨병 위험을 미리 예측해 관리하면 발병과 악화를 막을 수 있다는 점에서 이른바 '예방 가능한 질환'으로 분류되고 있는 셈이다.

실제로 연구 결과 미국에서 당뇨병 등 예방 가능한 질환을 방치해 투입되는 비용만 총 7304억원에 달한다는 점에서 이에 대한 심각성이 커지고 있는 상황이다(Breiman L(2001) Random forests. Machine Learn. 45(1):5–32).

텍사스대 마이탈 자르-체찬스키(Maytal Saar-Tsechansky) 교수가 이끄는 다국가 연구진이 이스라엘 최대 보험사인 클랄릿(Clalit)과 손잡고 이에 대한 예방 효과에 대한 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.

의료 인공지능을 통해 당뇨병을 예방하는 모델들이 지속적으로 나오고 있다는 점에서 실제로 이를 보험에 적용할 경우 어떠한 사회, 경제적 효과를 거둘 수 있는지 분석한 것이다.

이에 따라 연구진은 보험사에 가입한 사람 중 당뇨병 환자 8만 9191명의 전자의무기록(EMR)을 기반으로 기계학습을 진행해 당뇨병 예측 인자를 추출하고 이를 분석하는 AI 모델을 개발했다.

또한 이 AI를 통해 환자에게 예방적 치료로 당뇨병 1차 치료 약제인 메트포르민을 투입할 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 데이터 기반 의사 결정 모델을 구축했다.

아직 당뇨병에 걸리지 않았지만 발병 위험이 높은 사람에게 당장 약값이 들어가더라도 메트포르민을 예방적으로 처방했을때 장기적으로 경제적 효과가 있는지를 분석한 셈이다.

결과는 놀라웠다. 일단 현재 표준요법으로 사용되는 당뇨병 위험 점수인 프레이밍햄(Framingham) 척도보다 이 인공지능은 25%나 위험을 더 잡아냈다.

또한 이들에게 데이터 기반 의사 결정 모델을 통해 예방적으로 메트포르민을 처방할 경우 환자 1만명 당 290만 달러를 아낄 수 있는 것으로 집계됐다.

또한 만약 이 모델을 미국 전체 인구에 적용할 경우 연간 의료 비용을 11억 달러라 절약한다는 보고가 나왔다.

미국의 경우 메디케어 등 일부 보험을 제외하고는 민영 건강보험이 지배적이라는 점에서 보험사와 환자 모두 보험료와 의료비를 아끼는데 도움이 된다는 의미가 된다.

이를 기반으로 연구진은 이 데이터 기반 의사 결정 모델이 건강 보험에 적용될 경우 당뇨병을 포함해 다른 예방 가능한 질환의 사회, 경제적 비용을 아끼는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

보험사와 환자 모두에게 윈윈(Win-WIn)이 될 수 있다는 설명이다.

체찬스키 교수는 "전자의무기록 등의 데이터를 기반으로 예방적 치료 방식을 결정하고 이를 통해 약물 등 효율적 자원을 할당하는 이 접근 방식은 의료비와 보험료를 낮추는데 매우 중요한 역할을 하게 될 것"이라고 설명했다.

이어 그는 "당뇨병을 넘어 미국의 주요 사망 원인인 호흡기 질환과 심혈관 질환 등에도 충분히 적용이 가능하다"며 "미국을 넘어 전 세계 의료 시스템의 장기적 비용을 절감할 수 있다"고 밝혔다.