[논문]Canonical correlation between body information and lipid-profile: A study on the National Health Insurance Big Data in Korea

Jo, Han-Gue; Kang, Young-Heung

doi:10.9708/jksci.2021.26.01.201

Canonical correlation between body information and lipid-profile: A study on the National Health Insurance Big Data in Korea 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.26 no.1, 2021년, pp.201 - 208

Jo, Han-Gue (School of Computer Information and Communication Engineering, Kunsan National University) , Kang, Young-Heung (School of Computer Information and Communication Engineering, Kunsan National University)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 2009-2016 보건의료 빅데이터를 활용하여 신체 정보와 혈액 내 지질 농도의 연관성을 다변량 분석하여 주요 요소들 사이의 영향력 정도를 비교 분석함으로써, 한국인의 이상지질혈증 예측모델 개발을 위한 근거를 제시하고자 한다. 3,312,971 명의 건강검진정보 자료를 통해서 신체 정보(나이, 신장, 체중, 허리둘레) 항목과 혈액검사(총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤) 항목 간의 다차원적 선형상관관계를 도출하고, 항목 간의 영향력을 정준변량(canonical variate)으로 분석하였다. 그 결과 허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 도출하였다. 또한, 나이, 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목은 그 영향력 정도가 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 나이에 따른 영향력의 정도는 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목이 40-50 전후 여성에게서 뚜렷한 변화를 보였다. 보건의료 빅데이터를 정준상관분석 기법을 적용하여 분석한 다차원적 상관관계는 비침습적인 방법으로 간편하게 측정 가능한 신체정보를 바탕으로 건강 상태를 평가할 수 있는 예측모델을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to provide the relevant basis upon which prediction of dyslipidemia should be made based on body information. Using the National Health Insurance big data (3,312,971 people) canonical correlation analysis was performed between body information and lipid-profile. Body information included age, height, weight and waist circumference, while the lipid-profile included total cholesterol, triglycerides, HDL cholesterol and LDL cholesterol. As a result, when the waist circumference and the weight are large, triglycerides increase and HDL cholesterol level decreases. In terms of age, weight, waist circumference, and HDL cholesterol, the canonical variates (the degree of influence) were significantly different according to sex. In particular, the canonical variate was dramatically changed around the forties and fifties in women in terms of weight, waist circumference, and HDL cholesterol. The canonical correlation results of the health care big data presented in this study will help construct a predictive model that can evaluate an individual's health status based on body information that can be easily measured in a non-invasive manner.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Research Model
표 Table 1. Body information and dyslipidemia factors
표 Table 2. General characteristics of study population
그림 Fig. 2. Average of canonical variate
그림 Fig. 3. Sex difference in canonical variate
그림 Fig. 4. Characteristics of the population for sex and age
그림 Fig. 5. Canonical variate for sex and age

AI 본문요약
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제안 방법

정준상관분석으로 도출된 정준 상관계수(r)의 통계적 유의성은 순열검정법으로 검증하였다. 검진자의 신체 정보 항목을 무작위로 재정렬 (shuffle)하고 항목의 정렬 순사가 혈액검사 항목과 랜덤 배치되게 하여 랜덤 정준상관계수(r_rand)를 10, 000번 반복하여 계산하고 추출된 정규분포에서 정준 상 관 계수(r)의 정규성을 검증하였다.
본 연구는 보건의료 빅데이터 분석으로 비침습적 방법으로 일상생활에서 쉽게 측정 가능한 신체 정보와 침습적 방법으로 측정한 혈액 내 지질 수치 지표 간의 다차원적 연관성을 규명하고, 이를 통해 이상지질혈증의 예측 인자로서 신체 정보 항목 간의 영향력 정도를 확인하였다.
본 연구는 정준상관분석을 이용하여 보건 빅데이터를 분석하여 혈액 내 지방 수치를 평가할 수 있는 예측 모델을 신체 정보로 구성할 때 필요한 주요 핵심 요소들의 영향력을 도출하였다. 허리둘레는 남녀 모두에게서 중성지방과 HDL 콜레스테롤 수치를 예측할 수 있는 주요 요소임을 보여준다.

데이터처리

모든 지표는 평균 ± 표준편차로 나타냈다.
연구결과의 일관성을 확인하기 위해 위 연구모형을 2009부터 2016년도까지 연도별, 성별, 연령별로 분석하였으며, 자료 분석을 위해 매트랩 R2019b (MathWorks, Inc) 프로그램을 사용하였다. 정준상관분석으로 도출된 정준 상관계수(r)의 통계적 유의성은 순열검정법으로 검증하였다.
연구결과의 일관성을 확인하기 위해 위 연구모형을 2009부터 2016년도까지 연도별, 성별, 연령별로 분석하였으며, 자료 분석을 위해 매트랩 R2019b (MathWorks, Inc) 프로그램을 사용하였다. 정준상관분석으로 도출된 정준 상관계수(r)의 통계적 유의성은 순열검정법으로 검증하였다. 검진자의 신체 정보 항목을 무작위로 재정렬 (shuffle)하고 항목의 정렬 순사가 혈액검사 항목과 랜덤 배치되게 하여 랜덤 정준상관계수(r_rand)를 10, 000번 반복하여 계산하고 추출된 정규분포에서 정준 상 관 계수(r)의 정규성을 검증하였다.

성능/효과

35| 수준 이상인 항목에 근거하여 그 영향력을 파악하였다. 그 결과 전체 검진자를 대상으로 할 때 나이, 체중, 허리둘레는 중성지방과 양의 상관 관계를, 반면 HDL 콜레스테롤과는 음의 상관 관계를 나타냈다. 특히, 신체 정보 항목에서는 허리둘레(0.
허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 확인하였다. 나이에 따른 혈액 내 지질 농도 변화는 남성보다 여성에게서 뚜렷이 나타났지만, 체중에 따른 변화는 남성에게서 더 뚜렷이 나타났다. 반면, 위 다차원적 상관관계에서 신장과 LDL 콜레스테롤 항목은 남성과 여성 모두에게서 상대적으로 작은 영향력을 보였다.
001). 따라서 신체 정보 항목 신장, 체중, 허리둘레는 혈액검사 항목 총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤과 유의한 다차원적 연관성을 나타냈다. 하지만, 특히 50대 이상 정준상관분석에서 정준상관계수(r)가 작아지는 경향을 보였다(남성(r): 20대=0.
나이에 따른 혈액 내 지질 농도 변화는 남성보다 여성에게서 뚜렷이 나타났지만, 체중에 따른 변화는 남성에게서 더 뚜렷이 나타났다. 반면, 위 다차원적 상관관계에서 신장과 LDL 콜레스테롤 항목은 남성과 여성 모두에게서 상대적으로 작은 영향력을 보였다. 특히, 여성에게서 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목의 영향력은 연령에 따라 급격하게 변했다.
신장, 체중, 허리둘레와 혈액검사 항목 간의 다차원적 연관성을 정준상관으로 분석하여 가장 높은 정준상관계수 (r)를 나타내는 제1 결합함수를 성별, 연령에 따라 도출하였으며, 그 결과 모든 연령대 그리고 남성과 여성에서 유의한 정준상관관계를 보였다(r = 0.312 ± 0.069; 범위: 0.168-0.389; 모든 r 값에 대해 p < 0.001)
신체 정보와 혈액검사 항목 사이의 다차원적 연관성은 성별, 연령에 따라 다른 양상을 보였다. 신체 정보의 신장 항목은 연령대가 증가함에 따라 그 영향력이 작아진 반면, 혈액검사의 중성지방 항목은 그 영향력이 높아졌다.
신체 정보와 혈액검사 항목 사이의 다차원적 연관성은 성별, 연령에 따라 다른 양상을 보였다. 신체 정보의 신장 항목은 연령대가 증가함에 따라 그 영향력이 작아진 반면, 혈액검사의 중성지방 항목은 그 영향력이 높아졌다. 특히 여성의 경우 연령대고 높아지면서 허리둘레 항목의 영향력이 높아졌으며, 이는 혈액검사의 중성지방과 LDL 콜레스테롤 항목을 예측하는 데 주요 변수로 활용 가능성을 보여준다.
반면, 위 다차원적 상관관계에서 신장과 LDL 콜레스테롤 항목은 남성과 여성 모두에게서 상대적으로 작은 영향력을 보였다. 특히, 여성에게서 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목의 영향력은 연령에 따라 급격하게 변했다. 따라서, 한국인의 이상지질혈증을 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 예측모델을 개발하는 데 있어서 성별과 연령에 따른 각 지표의 영향력 정도를 반영할 필요가 있겠다.
허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 확인하였다. 나이에 따른 혈액 내 지질 농도 변화는 남성보다 여성에게서 뚜렷이 나타났지만, 체중에 따른 변화는 남성에게서 더 뚜렷이 나타났다.

후속연구

셋째, 단면연구의 특성상 신체 정보와 혈액 내 지질 수치의 인과관계를 단언할 수 없다. 넷째, 이상지질혈증의 위험인자인 고혈압, 당뇨, 가족력 등과의 관련성에 대한 조사가 이루어지지 않아 이에 관한 추가적인 연구가 필요하다. 마지막으로, 비록 모든 정준 상관분석에서 통계적으로 유의미한 정준상관계수(r)를 도출하였지만, 50대 이상 연령대에서 계수 값이 줄어들었다.
반면, 남성에게는 체중 항목이 주요 예측 인자로 활용될 필요가 있다. 다양한 신체 정보 및 병리 검사 결과 항목을 고려한 후속 연구가 지속적으로 이루어져 본 연구 결과와 종합함으로써 비침습적 방법으로 측정한 정보를 기반으로 이상지질혈증을 조기에 정확히 예측하는 모델을 구축할 필요가 있다.
허리둘레는 남녀 모두에게서 중성지방과 HDL 콜레스테롤 수치를 예측할 수 있는 주요 요소임을 보여준다. 더해서, 성별에 따른 차이를 고려해야 하며 특히 여성에게는 나이 정보를 주요 예측인자로 추가할 필요가 있다. 반면, 남성에게는 체중 항목이 주요 예측 인자로 활용될 필요가 있다.
첫째, 건강검진정보 자료에 의존하였기 때문에 임상 결과에 대한 정보가 부족하여 건강 상태의 변화로 인해 허리둘레나 체중이 변화했을 가능성을 배제할 수 없다. 둘째, 20세 이상 건강검진을 수진한 국민건강보험가입자를 대상으로 하였기 때문에 모든 연령층에게 일반화하기에는 한계가 있다. 셋째, 단면연구의 특성상 신체 정보와 혈액 내 지질 수치의 인과관계를 단언할 수 없다.
특히, 여성에게서 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목의 영향력은 연령에 따라 급격하게 변했다. 따라서, 한국인의 이상지질혈증을 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 예측모델을 개발하는 데 있어서 성별과 연령에 따른 각 지표의 영향력 정도를 반영할 필요가 있겠다. 이를 통해, 이상지질혈증 조기 발견 및 예방은 물론, 위험성 관리를 통해 사회경제적 손실비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
둘째, 20세 이상 건강검진을 수진한 국민건강보험가입자를 대상으로 하였기 때문에 모든 연령층에게 일반화하기에는 한계가 있다. 셋째, 단면연구의 특성상 신체 정보와 혈액 내 지질 수치의 인과관계를 단언할 수 없다. 넷째, 이상지질혈증의 위험인자인 고혈압, 당뇨, 가족력 등과의 관련성에 대한 조사가 이루어지지 않아 이에 관한 추가적인 연구가 필요하다.
따라서, 한국인의 이상지질혈증을 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 예측모델을 개발하는 데 있어서 성별과 연령에 따른 각 지표의 영향력 정도를 반영할 필요가 있겠다. 이를 통해, 이상지질혈증 조기 발견 및 예방은 물론, 위험성 관리를 통해 사회경제적 손실비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
신체 정보의 신장 항목은 연령대가 증가함에 따라 그 영향력이 작아진 반면, 혈액검사의 중성지방 항목은 그 영향력이 높아졌다. 특히 여성의 경우 연령대고 높아지면서 허리둘레 항목의 영향력이 높아졌으며, 이는 혈액검사의 중성지방과 LDL 콜레스테롤 항목을 예측하는 데 주요 변수로 활용 가능성을 보여준다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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