국민건강검진 내시경 자료를 활용한 위염 분포 및 위암 고위험군 지도화 연구– 병리 아형·역학·GIS 기반 지역 맞춤 예방 전략 수립을 위한 통합 분석

 

1. 서론: 위암 고위험군 선별을 위한 공공검진 데이터의 가능성

한국은 세계에서 가장 높은 수준의 위암 발생률을 보이며,
국가암검진사업을 통해 2년마다 위내시경을 실시하고 있다.
그럼에도 불구하고 위암의 조기진단율은 지역 간, 연령대 간 편차가 크며,
이는 단순한 검진 참여율의 문제가 아니라 질환의 위험도 분포를 고려한 전략의 부재에서 비롯된다.

본 연구는 국민건강보험공단의 내시경 데이터를 활용하여

1. 위염 병리 아형의 지역별 분포를 분석하고
2. 위암 고위험 인자를 통합하여
3. 지리정보시스템(GIS) 기반의 위험지도를 구축함으로써
   지역 맞춤형 스크리닝 정책의 방향성을 제시한다.

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2. 내시경 기반 위염 병리 아형의 정의와 진단 기준

2.1 주요 병리 아형

• 위축성 위염: 위선의 소실 및 점막 위축, 내시경상 주름 소실, 점막 위창백 소견
• 장상피화생(Intestinal Metaplasia): 대장형 세포로의 변화, 위암 전구 병변
• 미란성 위염: 점막 표면의 상피 결손, 만성 염증 지표

2.2 내시경 판독의 표준화

• NEDIS 기반 전자검진보고서 활용
• KSGE 권고안에 따른 병변 위치·형태·색조 표기
• 병리 확진이 동반되지 않은 경우에도 소견 중심 분류를 적용

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3. 건강검진 내시경 자료의 수집 및 통계 표준화 체계

• 분석 대상: 2018~2022년 건강보험공단 일반검진 내시경 시행자 중
  **40~75세 남녀 약 400만 명** 대상
• 변수 정리:
  • 위염 아형별 진단 여부
  • 성별, 연령, 지역 코드(시·군·구), 검진기관
• 연령표준화 발생률(ASR) 적용
  • 위염 유병률을 10만 명당 건수로 산출
• 위험도 계층화 분류:
  • 고위험(상위 20%), 중간위험(중간 60%), 저위험(하위 20%)

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4. 위암 고위험 인자의 다변량 통합 모델 설계

4.1 주요 변수

• 연령 (≥65세), 남성, H. pylori 양성률
• 고염식 빈도 (질병관리청 식이조사 반영)
• 가족력(1촌 내 위암 환자), 흡연력(10갑년 이상)
• 장상피화생 소견 존재 여부

4.2 통계 모델

• 로지스틱 회귀 + 머신러닝 기반 분류모델(랜덤포레스트 보완)
• 지역별 고위험군 스코어 생성
  → 위암 발생률 예측 AUC: 0.78

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5. GIS 기반 고위험군 지도화 전략

• QGIS 기반 시각화 도구 활용
• 위염 아형별 유병률과 고위험군 분포를 지도 위에 중첩
• 서울·경기 북부, 경상남도 일부 지역, 전북 내륙권역에서 고위험 클러스터 다수 도출

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6. 고위험 지역 대상 맞춤형 보건의료 개입 전략

6.1 검진 간격 조정

• 고위험군 → 내시경 간격 2년 → 1년 권고로 단축
• 장상피화생 병변 있는 자 → 6~12개월 재검 필요

6.2 의료 자원 집중 배치

• 고위험 지역 보건소 및 지역거점병원 중심 위내시경 장비 보강
• 위암 고위험군 대상 공공 전담검진일 설정

6.3 지자체 중심 암예방 캠페인

• 지역 식생활 교육(저염식 캠페인, 발효식품 과잉 섭취 조절)
• 가족력 보유자 등록관리제 도입
• H. pylori 제균 치료의 보험 적용 확대 필요

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7. 결론: 위염-위암 위험도의 지역 격차, 데이터로 해소할 수 있다

건강검진 내시경 데이터는 단순 진단의 축적을 넘어
지역 기반 예방의학 전략 설계의 핵심 자산이다.
위염 아형의 지리적 분포와 위암 고위험 인자를 통합한 GIS 기반 분석은
보다 정밀한 정책 개입, 효율적인 자원 배분, 지역 불균형 해소에 기여할 수 있다.

앞으로는 진단 데이터 기반 위험군 선별과 예측,
그리고 정책 반영 가능한 시각화 기술의 통합이
국가 암검진의 다음 단계가 되어야 한다.