폐암은 흔하게 진단되는 질환이며 사망률이 높은 질환으로 알려져 있다[1,2]. 최근 세계보건기구(World Health Organization, WHO)의 발표자료에 따르면, 2020년 새롭게 진단된 암환자 1,929만 명 중 220만 명이 폐암이며, 이는 전체 암 중에서 2위인 11.4%를 차지하고 있는 것으로 1위인 유방암 11.7%와 근소한 차이의 발생률을 나타내고 있다[3]. 폐암 으로 인한 사망은 전체 암 사망환자 약 996만 명 중 18.0%로 180만 명에 가까워 사망원인 1위를 차지하는 것으로 보고되었다. 우리나라 중앙암등록본부에서 발표한 최근 2017년 통계에 따르면 위암, 대장직장암에 이어서 폐암은 26,985명이 발생하여 3번째로 흔하게 발생하는 암으로 세계보건기구의 발생률 2위와 큰 차이가 없다[4]. 사망률에 있어서는 2위인 간암 10,721명보다 월등히 높은 17,980명으로 2015년에 이어서 1위를 차지하고 있다. 이는 2015년 11,311명보다 58%나 늘어난 수 치로 흡연율은 감소하고 있으나 인구고령화와 라돈과 같은 환경오염의 지속적인 영향으로 인하여 앞으로 20년 간 증가추세가 예상된다[5]. 저선량 흉부 CT (low-dose computed tomography, LDCT)를 이용한 폐암의 조기진단 권고와 새로운 치료법 등 임상연구가 지속되고 있으나 단기간에 발생률과 사망률을 낮추기는 어려워 보인다.

암정책에 있어서 진단과 치료에 대한 연구도 중요하지만 세계적인 고령화 추세로 인해 국민의료비 증가와 의료이용의 변화에 관심이 커지고 있다. 선행연구를 살펴본 결과 폐암환자의 동반질환과 의료이용 및 의료비의 연관성을 분석한 결과에 따르면, 폐암환자의 동반질환은 잠재적인 치료선택을 제한하고 추가적인 의료비 부담을 증가시키는 것으로 나타났다[6]. 폐암환자의 생존율을 연구한 결과에서도 몇몇 질환을 제외하고는 동반질환이 생존율을 낮추는데 기여하는 것으로 분석되었다[7]. 폐암환자의 동반질환에 대한 다양한 연구들이 시도되고 있지만 연구대상의 규모와 수집방법에 따라 동반질환 유병률이 313%[6]에서 73.3%[7] 등 다른 결과들이 보고되고 있다[8]. 따라서 동반질환을 효과적으로 확인하기 위해서는 자가보고에 의한 코호트 연구보다는 지역사회나 국가차원의 등록데이터를 활용하는 것이 효율적이다. 개별 동반질환을 확인하기 위해서는 Charlson 동반질환 지수(Charlson Comorbidity Index, CCI)와 같은 보정지수를 사용하기 보다는 국제적인 질병분류 기준과 연구대상에 따라 분류수준을 고려하여야 한다. 최근 우리나라의 전체 암환자의 동반질환을 규명한 연구에서는 한국표준질병사인분류의 대분류를 기준으로 하였기 때문에 상세한 동반질환을 분석하는 데는 한계가 있었다[9]. 분석방법에서도 기술통계적인 방법을 탈피하고 동반질환 간 패턴을 분석하여 숨겨진 의미를 확인할 필요가 있다. 최근 보건의료 분야의 빅데이터에 관심이 커지면서 인공지능 기반의 머신러닝(machine learning), 딥러닝(deep learning), 데이터마이닝(data mining)을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있다[10–12]. 본 연구에서는 폐암환자의 동반질환 패턴을 분석하는데 연관성 규칙이 적합할 것이라 판단하였다. 연관성 규칙은 Agrawal et al. [13]에 의해 제안된 데이터마이닝 기법 중 하나로 모수통계에서 필요한 정규성, 선형성 등 가정을 필요로 하지 않는다. 목표변수가 없기 때문에 비지도학습 기법으로으로 분류되며 여러 변수들 사이에서 숨겨진 패턴을 탐색하는 방법으로 마켓팅 분야에서는 장바구니 분석으로도 알려져 있다[14]. 연관성 규칙에서 Apriori 알고리즘이 보편적으로 널리 사용되고 있는데, 최소 지지도와 신뢰도를 만족하는 규칙을 선별하고 향상도 1을 초과하는 최종 연관규칙을 분석하는 두 단계를 거치게 된다. 본 연구에서는 동반질환을 1과 0으로 이분화하고 메트릭스 형태로 변환하여 연관성 규칙 분석 적용이 가능하며 동반질환의 숨겨진 패턴을 찾기에 유용하다[15]. 본 연구는 폐암환자의 동반질환 유병률을 평가하고 다빈도 동반질환을 확인하여 이들 동반질환 간에 어떠한 연관관 계가 있는지를 규명하는 것이다. 타당한 연구성과를 위해 전국 규모의 다년간 누적된 자료를 기반으로 연관성 규칙 분석을 적용하여 의미 있는 동반질환 패턴을 근거로 정책적 시사점을 제공하고자 한다.

폐암은 암질환 중에서도 흔하게 발병하고 사망률이 매우 높은 질환으로 알려져 있으며, 우리나라뿐만 아니라 세계적으로도 주목하고 있는 실정이다[23,24]. 지금까지 예방과 치료중심의 연구가 지속되고 있지만 환경오염과 고령화에 의한 인구구조의 변화로 인하여 폐암 발생률과 사망률은 앞으로도 증가추세가 이어질 전망이다[25]. 이러한 상황은 의료비 증가를 가속화할 수 있기 때문에 폐암환자의 관리를 위한 다양한 해결방안을 모색할 필요가 있다. 동반질환은 재원기간이나 의료서비스 이용을 늘리거나[6] 생존율에도 영향을 미치고[7] 있기 때문에 질병 관리를 효과적으로 하기 위해서는 이를 규명할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 폐암환자의 동반질환에 대한 연관규칙을 실증하고자 하였다.

우리나라 입원암환자의 동반질환 연구를 살펴보면, 75%의 환자가 동반질환을 가지고 있는 것으로 나타났으나[9] 본 연구에서는 이보다 8%p 가까이 높은 82.86%로 분석되어 폐암환자의 동반질환 관리가 더욱 필요함을 시사한다. 미국의 Nebraska Hospital Discharge Data (NHDD) 자료를 이용한 폐암환자의 동반질환 유병률은 73.3%이었으며[7], 중국의 보험청구 데이터를 이용한 연구에서는 이보다 훨씬 낮은 31.3%이었다[6]. 전자의무기록을 기반으로 65세 폐암환자 대상의 연구에서는 77.5%로 나타나[7] 이용자료와 대상에 따라 차이가 있음을 알 수 있다. 본 연구는 일부 지역이나 연령제한을 두거나 청구자료가 아닌 전국 추정이 가능한 의무기록 기반의 자료를 활용하였기에 선행연구보다 높은 결과를 보이는 것으로 판단된다. 인구학적 특성별로 동반질환의 분포를 살펴보면, 성별에 따른 차이는 없었으나 연령이 증가할수록, 응급실을 통해 입원한 경우, 사망환자, 입원 중 수술이 없었던 환자, 의료기관의 병상수가 클수록 폐암환자의 동반질환 비율이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 전체 암질환을 대상으로 한 연구[9]에서도 본 연구와 같은 결과를 보이고 있어 선행연구를 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 이들 특성을 고려하여 동반질환 발생을 예측하고 관리할 수 있는 협진체계를 구축하는 것이 필요하다.

폐암환자의 동반질환에 대하여 다중응답분석을 실시한 결과 불명확한 이차성 및 상세불명 부위의 악성 신생물(C76-C80) 73.72%, 고혈압성 질환(I10-I15) 23.82%, 당뇨병(E10-E14) 14.51%, 인플루엔자 및 폐렴(J09-J18) 10.70%, 만성 하부호흡기질환(J40-J47) 8.80% 등의 순으로 나타났다. Kim [9]의 연구에서도 전이성 암을 포함한 신생물의 비율이 가장 높고 순환기계질환, 내분비질환이 많이 동반되는 것으로 나타나 본 연구결과와 일치하였다. 선행연구에서 심혈관계질환은 폐암환자의 23-25%에서 동반되는 것으로 알려져 있는데[25,26], 흡연, 연령과 같은 폐암의 위험요인을 공통적으로 가지고 있기 때문으로 설명된다[27,28]. 본 연구에서는 기타 형태의 심장병(I30-I52)과 허혈심장질환(I20-I25)을 포함하여 고혈압성 질환(I10-I15)의 동반비율이 23.82%로 비슷한 수준을 보여 선행연구를 지지하는 것으로 나타났다. Leduc et al. [23]의 연구에서 암환자의 8-18%가 당뇨병이 동반되었는데, 이러한 이유는 나이, 식습관, 흡연과 같은 위험요인이 겹치기 때문이다. 본 연구에서도 당뇨병의 동반비율이 14.51%로 암환자와 비슷한 수준이었다. 폐암은 연령이 높을수록 발병 가능성이 높고 면역력 저하로 인하여 폐렴에 쉽게 노출될 수 있기 때문에 함께 동반되는 경우가 흔하며 폐구균성폐렴은 폐암발병을 높인다[29]. 본 연구에서도 폐암환자에서 10% 이상의 폐렴 유병률을 보이고 있어 이를 뒷받침하고 있는 것으로 나타났다. 만성폐쇄성폐질환이나 폐기종, 기관지확장증과 같은 만성 하부호흡기질환(J40-J47)은 폐암과 밀접하게 관련이 있고 유병률이 25-50%에 이른다[23]. 90% 이상 대부분의 원인은 앞선 공통 위험요인과 마찬가지로 흡연이지만 이외에도 면역기능장애, 폐 미생물 군집과 DeoxyriboNu-cleic Acid (DNA) 메틸화 및 마이크로(RiboNucleic Acid) 발현을 포함하는 후성 유전학적 요인이 모두 관여하는 특징을 가지고 있다[30]. 기타 남성생식기관의 질환(N40-N51), 무형성 및 기타 빈혈(D60-D64), 대사장애(E70-E90) 등이 있었으나 유병률은 주요 동반질환 보다 낮은 수준이다.

본 연구는 기술통계분석을 이용한 동반질환 규명에 그치지 않고 연관관계 규칙 분석을 이용하여 이들 질환 간의 패턴을 확인하고자 하였다. 일반적으로 연관관계 규칙에서 최소 지지도와 신뢰도는 연구자료의 특성에 따라 다르게 설정한다. 응급실을 통해서 입원한 천식환자의 연관성 규칙을 분석한 선행연구에서는 지지도 ≥0.5%, 신뢰도 ≥80% 기준을 적용하여 2개의 연관규칙을 도출하였다[31]. 65세 이상 폐암환자의 동반질환을 분석한 연구에서는 지지도 >1%, 신뢰도 >50%를 기준으로 하였다[10]. 본 연구에서도 이러한 선행연구를 참고하여 지지도 >1%와 신뢰도 >20%를 설정하여 결과의 타당성을 확보하고자 노력하였다. 분석결과 총 33개의 규칙이 도출되었고 신뢰도가 높은 순으로 주요 패턴을 요약하면 다음과 같다. 폐암환자 중 혈액 및 조혈기관의 기타 질환(D70-D77)이 동반될 경우, 불명확한 이차성 및 상세불명 부위의 악성 신생물(C76-C80)이 함께 나타날 확률이 55.0%, 달리 분류되지 않은 정맥, 림프관 및 림프절의 질환(I80-I89)이 있는 환자 중에서 불명확한 이차성 및 상세불명 부위의 악성 신생물(C76-C80) 동반 확률은 53.6%로 신뢰도가 높았다. 특히 빈혈은 폐암과 만성 폐 질환에서 가장 흔한 유형이기 때문에[32,33] 폐암 환자의 예후 지표로 유용하다는 근거가 된다. 폐암환자 중 당뇨병(E10-E14)과 고혈압성 질환(I10-I15)이 함께 나타나는 확률은 7.6%를 차지하지만 당뇨병이 있는 환자 중에서 고혈압의 동반비율은 53.3%에 달하는 것으로 확인되어 고혈압 진단을 선제적으로 예측해볼 수 있을 것이다. 폐암환자에서 고혈압을 포 함하여 뇌경색, 심부전, 심장 부정맥 등 심혈관 합병증 유병률은 12.9-43%에 이르며[7,34] 뇌혈관질환과 동반된 비소세포폐암(Non-Small Cell Lung Cancer) 환자는 사망률이 20% 증가된다는 보고[35]가 있으므로 이들 동반질환에 유의해야 할 필요가 있다. 고혈압성 질환(I10-I15)은 이차성 및 상세불명 부위의 악성 신생물(C76-C80)과 당뇨병(E10-E14)이 있는 환자 중에서도 동반될 확률이 52.4%에 달하기 때문에 폐암환자의 고혈압과 당뇨병 관리는 매우 중요한 부분임을 입증하고 있다. 대사장애(E70-E90)가 있는 환자 중에서도 이차성 및 상세불명 부위의 악성 신생물(C76-C80)이 동반되는 비율이 50.5%에 달하는 것으로 분석되었다. 대사장애는 당뇨병과 더불어 폐암과 함께 동반할 경우 그렇지 않은 폐암환자에 비하여 사망률이 유의하게 높기[35] 때문에 더욱 철저한 환자관리가 필요하다. 다수의 연관규칙을 네트워크 그래프를 통해서 연관경로가 집중되는 주요 동반질환을 시각화하였다(Figure 2). 33개의 전체 연관규칙에서는 불명확한, 이차성 및 상세불명 부위의 악성 신생물(C76-C80), 당뇨병(E10-E14), 고혈압성 질환(I10-I15), 인플루엔자 및 폐렴(J09-J18)에 집중되고 향상도 >1.5의 11개 연관규칙을 나타낸 네트워크 그래프에서는 고혈압성 질환(I10-I15)에 경로가 집중되는 것을 쉽게 확인할 수 있다.

이상으로 임상적 근거를 토대로 본 연구결과의 연관규칙을 살펴본 바 고혈압, 당뇨, 뇌혈관 질환 등 주요 동반질환의 철저한 관리가 필요하다. 이를 위해 첫째, 의료기관은 이를 활용한 환자관리와 협진체계를 구축하고 임상의사결정시스템에 이를 반영하여 지속적인 모니터링 적용을 제안한다. 둘째 의료기관은 그 동안 정보화 수준이 향상되고 환자의 대용량 데이터를 확보하고 있기 때문에 폐암과 같은 주요 질환의 동반질환 관리전략을 마련하는데 이와 같은 연관성 규칙을 적극 활용할 수 있기를 기대한다. 셋째, 국가 암관리정책은 의료기관의 협진체계와 진료전달체계를 지원하는 방안을 고도화하고 향후 평생건강기록(electronic health record, EHR)을 통해 질환별 정밀의료를 발전시킬 수 있을 것이다.

본 연구는 국가에서 체계적으로 수집된 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 폐암환자의 동반질환과 이들의 패턴을 실증하여 임상적 타당성을 고찰하고 시사점을 제공하였다는데 의의가 있음에도 불구하고 몇 가지 제한점을 가진다. 첫째, 퇴원손상심층조사의 특성상 100병상 미만 의료기관의 환자는 연구대상에서 제외되었기 때문에 다소 차이가 있을 수 있다. 둘째, 전국규모 추정자료임에도 불구하고 연관성 규칙 분석에서 가중치를 적용하지 못하였다. 향후 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발하여 분석의 타당성을 높이는 노력이 필요하다. 셋째, 폐암환자의 질병 에피소드를 추적관찰하여 포괄적인 동반질환의 연관성을 규명할 수 있는 코호트 연구가 진행될 필요가 있다. 마지막으로 발생확률이 다소 낮은 지지도나 신뢰도를 보이 는 동반질환이라고 하더라도 의료의 특성상 이를 간과해서는 안될 것이다.