2025년 2월 25일–서울대 간호대학 우경미 교수 연구진의 논문이 국제적으로 권위 있는 간호학 학술지 Research in Nursing & Health (RINAH)에서‘2024년 최우수 논문상(Best Research Report)’을 수상하며 학계의 큰 주목을 받고 있다.
수상 논문인 “Risk Factors for Prediabetes in Community-Dwelling Adults: A Generalized Estimating Equation Logistic Regression Approach with Natural Language Processing Insight”는 Research in Nursing & Health 2024년 12월호(제47권, 620-634쪽)에 게재되었다. 최우수 논문상은 2024년 해당 학술지에 게재된 총 63편의 논문 중 독창성과 학문적 기여도가 가장 뛰어난 단 한 편의 논문에 수여되는 권위 있는 상으로, 연구의 학문적 의미가 더욱 크다 하겠다.
본 연구는 가정간호 전자의무기록에서 정형비정형 데이터를 통합 분석하여 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)와 규칙 기반 알고리즘을 활용해 전당뇨의 증상 및 징후 용어를 추출하고 전당뇨 고위험군을 식별하였다. 또한 일반화 추정 방정식 로지스틱 회귀 분석(Generalized Estimating Equation Logistic Regression Approach)을 적용하여 지역사회 거주 성인의 전당뇨 위험 요인을 규명하였다. 연구 결과, 전당뇨 위험군 간에 증상뿐만 아니라 개인적사회적임상적 차이가 존재하며, 특히 대상 가정간호 환자 집단의 경우 여성, 고령, 암 진단 이력이 있는 경우 전당뇨 위험이 증가하는 것으로 나타났다.
제1저자인 김애리 박사후 연구원은 박사과정 동안 해당 연구를 수행하며, 간호사가 생성하는 임상 데이터의 학문적실무적 활용 가능성을 제고하는 방안을 제시하였다.
RINAH는 미국의 4대 간호 연구회 중 하나인 Southern Nursing Research Society에서 발행하는 학술지로, 미국 최고 간호대학 중 하나로 꼽히는 University of Pennsylvania의 Eileen T. Lake교수가 편집장을 맡고 있다. 이번 ‘최우수 논문상’수상은 연구의 독창성과 실무 적용 가능성을 높이 평가받은 결과로 분석된다.
우경미 교수는 “이번 연구는 간호사가 기록한 환자의 증상 변수화하고 데이터 사이언스를 접목한 최신 데이터 분석 기법을 활용하여 보다 정교한 전당뇨 위험군 식별 알고리즘을 구축하는 데 기여했다. 앞으로도 데이터 기반 간호 연구가 실무에 적용될 수 있도록 지속적으로 연구를 발전시킬 것”이라고 밝혔다.
본 수상 논문은 Research in Nursing & Health 온라인 홈페이지에서 무료로 열람할 수 있다.
※ 수상 논문 원문 제목
Kim, A., Jeon, E., Lee, H., Heo, H., & Woo, K. (2024). Risk factors for prediabetes in community-dwelling adults: A generalized estimating equation logistic regression approach with natural language processing insights. Research in Nursing & Health, 47, 620–634. https://doi.org/10.1002/nur.22413
