연구는 1990~2015년 영국 웨일스에서 치매 환자 3만3000여 명을 대상으로 한 전자 의료기록을 분석한 결과를 바탕으로 이뤄졌다. 연구팀은 AI 기술을 사용해 환자의 약물 사용에 있어 잠재적으로 해로운 패턴을 식별하고, 이 같은 패턴이 치매 진단을 앞두고 어떻게 진화하는지를 조사했다.
치매 진단에 이르기까지 3가지 이상 약물을 복용한 환자의 비율은 치매 진단 전 16~20년의 경우 5.5%에서, 치매 진단 직전 5년 이내에는 82.16%로 급증한 것으로 나타났다.
또한 치매가 진행됨에 따라 다약제 패턴이 특정 의학적 조건과 더 밀접하게 연관된 것으로 드러났다. 가장 최근 치매 진단을 받은 사람들 중 거의 3분의 2(66.55%)가 호흡기 혹은 비뇨기 감염, 관절염과 류머티즘, 심혈관 질환의 조합으로 인해 여러 약을 복용하고 있는 것으로 밝혀졌다. 치매 환자 중 22%는 감염, 관절염 및 류머티즘, 심장 대사 질환 및 우울증에 대한 약을 복용하고 있는 것으로 밝혀졌다.
연구를 이끈 플리머스대 샹밍 저우 교수(e-헬스)는 “전 세계적으로 치매 사례가 증가하고 있는 점을 감안할 때, 치매 진단 전후 다약제 패턴이 어떻게 진화하는지 이해하는 것이 환자에 대한 안전한 치료 프로그램을 고안하는 데 중요하다”고 말했다.
여러 종류의 예방약을 처방하는 경우 약물의 혜택이 줄어들고 약물의 상호작용과 부작용으로 인한 위해 가능성이 증가한다는 것은 이전부터 확립된 사실이다.
여러가지 약을 복용 하면서 병원 치료가 필요하게 된 환자는 퇴원 후 3개월 이내에 재입원할 가능성도 높은 것으로 알려졌다.
영국의 경우 치매 환자 수가 2040년까지 160만 명으로 증가할 것으로 예상된다. 연구팀은 이 번 연구가 약물의 안전한 처방 관행을 널리 알리고, 의사들이 인지 장애를 최소화하기 위한 약물 조합을 처방하는데 도움이 되기를 기대했다.
연구는 학술지 ‘노화와 질병’에 실렸다. 원제는 ‘Identifying Dynamic Patterns of Polypharmacy for Patients with Dementia from Primary Care Electronic Health Records: A Machine Learning Driven Longitudinal Study’.
