Core Concepts
전자의무기록의 구조화된 진단 코드와 비정형 진료 기록을 활용하여 알츠하이머병 및 관련 치매 환자 집단의 이질성을 특성화하였다.
Abstract
이 연구는 알츠하이머병 및 관련 치매 환자의 이질성을 파악하기 위해 전자의무기록 데이터를 활용하였다. 구조화된 진단 코드와 비정형 진료 기록을 각각 사전 학습된 임베딩과 트랜스포머 모델을 통해 인코딩한 후 계층적 군집 분석을 수행하였다.
진단 코드 기반 군집 분석에서는 다음과 같은 3개의 하위군이 도출되었다:
만성 통증 및 2형 당뇨 환자군
신경퇴행성 및 국소 신경학적 질환 환자군
심혈관 질환 및 노화 관련 질환 환자군
진료 기록 기반 군집 분석에서는 다음과 같은 3개의 하위군이 도출되었다:
수두증 및 레비소체 질환 환자군
노인성 치매 및 고혈압 환자군
기타 신경퇴행성 및 신경정신과적 질환 환자군
이러한 하위군 분석 결과는 알츠하이머병 및 관련 치매의 다양한 임상적 표현형을 보여주며, 향후 맞춤형 치료 전략 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Stats
알츠하이머병 환자 비율은 전체 코호트의 45.9%였다.
전체 환자의 평균 연령은 첫 방문 시 72.6세, 마지막 방문 시 75.2세였다.
전체 환자의 13.3%가 비백인, 4.3%가 히스패닉 인종이었다.