임신성 당뇨를 임신 초기 또는 임신 이전에도 정확히 예측할 수 있는 컴퓨터 알고리즘이 개발됐다.

 임신 여성의 3~9%에서 임신 24~28주에 나타나는 임신성 당뇨는 원래 당뇨병이 없던 여성이 임신 중 당뇨병이 발생하는 것으로 방치하면 임신중독증인 자간전증으로 이어질 수 있다. 이와 함께 산모와 태어난 아이 모두 나중 당뇨병이 발생할 위험도 커진다.

 이스라엘 와이즈만 과학연구소(Weizman Institute of Science)의 에란 세갈 컴퓨터공학 교수 연구팀은 클라리트 보건 서비스(Clalit Health Service)의 방대한 임신 자료를 분석, 기계학습(machine learning)시키는 방법으로 임신성 당뇨를 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발했다고 메디컬 익스프레스가 15일 보도했다.

 2010~2017년 사이에 출산한 여성 45만명의 건강기록에 나타난 '빅 데이터'(big data)를 가공, 2천가지가 넘는 매개변수(parameter)로 이루어진 엄청난 데이터 세트(dataset)를 만들고 이를 기계학습시켜 이 같은 컴퓨터 알고리즘을 만들어 냈다고 연구팀은 밝혔다.

 이 컴퓨터 알고리즘은 2천여 가지 매개변수 중 9개의 변수(연령, 체질량지수, 당뇨병 가족력, 이전 임신 때 포도당 부하 검사 결과 등)만으로 임신성 당뇨를 정확하게 예측할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

 또 다른 14만 건의 임신 자료를 이 컴퓨터 알고리즘에 적용한 결과 나중 임신성 당뇨가 발생한 여성을 정확하게 예측할 수 있었다.

 임신성 당뇨 위험을 미리 알 수 있다면 운동, 다이어트 등 생활습관 변화를 통해 위험을 줄일 수 있을 것이라고 연구팀은 말했다.

 또 임신성 당뇨 위험이 낮은 것으로 밝혀진 여성은 임신성 당뇨 검사인 포도당 부하검사(glucose tolerance test)의 번거로움과 비용 지출을 피할 수 있을 것이라고 연구팀은 덧붙였다.

 알고리즘이란 수학, 컴퓨터 과학 등을 통해 어떤 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 말한다.

 이 연구결과는 영국의 의학전문지 '네이처 메디신'(Nature Medicine) 최신호에 실렸다.