비만은 과도한 에너지 섭취와 소비 간의 불균형으로 인해 체내 지방이 과잉 축적된 상태를 말하며, 이는 현대사회에서 중요한 건강 문제로 대두되고 있다¹⁾. 비만은 대사증후군, 지질대사 이상, 심혈관 질환 등과 밀접한 관련이 있고 그 원인으로 호르몬의 변화, 유전적 요인, 정신적 상태, 사회경제적 요인 등 다양한 요소가 복합적으로 작용한다. 한의학에서도 비만의 병리적 기전과 진단에 대해 오랜 역사를 가지고 있으며, ‘소문(素問)⋅통평허실론(通評虛實論)’에서는 “肥貴人則膏粱之疾也”라고 언급하며 비만을 최초로 정의하였다²⁾. 이는 비만이 과잉 섭취와 연관된 질병으로 인식되었음을 시사한다.

설진(舌診)은 혀 자체, 설태와 설하정맥을 관찰하는 진단법이고 맥진(脈診)은 진찰 부위에서 가압에 따른 맥동의 변화를 측정하는 진단법으로³⁾ 역대 의가들은 비만과 관련된 맥진 및 설진의 지표들을 꾸준히 탐구해 왔다. 예로부터 비만자의 맥은 滑脈 (활맥)을 보이는 것으로 알려져 왔으며, 이는 신체 내부에서의 체액 저류와 관련이 깊다.

명대(明代)의 주단계(朱丹溪)는 ‘단계심법(丹溪心法)’에서는 비만의 병인을 주로 담음과 습열로 보고, 체내 습담이 축적되어 맥이 활맥(滑脈)을 보인다고 언급하고 비만자의 대사 문제로 인해 설태가 두꺼워짐을 설명했다. 또한 원대(元代)의 이동원(李東垣)은 비위론(脾胃論)에서 비만을 脾虛 (비허)로 인해 담이 쌓여 발생한다고 보고, 비만자의 맥은 유맥(濡脈)과 활맥(滑脈)을 보이며 설상은 담음으로 인해 니태(膩苔)가 증가한다고 기술하였다. 이는 한의학에서 담음(痰飮)과 습담(濕痰)이 비만의 병인으로 작용한다는 이론을 뒷받침하는 주요 증거로 활용되었다.

최근 연구에서도 비만과 한의학적 진단 지표인 맥진과 설진의 연관성을 과학적으로 규명하려는 시도가 이루어지고 있다. 한 연구에서는 다낭성난소증후군 환자들을 대상으로 맥진과 body mass index (BMI) 간의 연관성을 보았을 때 비만도가 증가할수록 활맥(滑脈)을 보이는 경향성이 있음을 발견하였으며, 이러한 맥상의 특성을 비만으로 인한 담음과 체내 습기의 축적과 관련지어 설명하고 비만으로 인해 간 기능 저하와 기혈순환 장애가 발생하여 활맥이 두드러진다고 시사하였다⁴⁾. 또한, 한 설진 연구에서는 비만환자들에서 니태(膩苔)와 후태(厚苔) (기름지거나 두꺼운 설태)가 나타나는 경우가 많았으며, 이들의 장내 미생물의 구성이 달라져 대사 장애의 위험을 높일 수 있다고 밝혔다⁵⁾. 이러한 연구 결과들은 한의학적 진단이 비만의 병태생리를 설명하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 증명한다.

한편, 현대 과학기술의 발달로 인해 비만과 관련된 한의학적 진단 지표를 객관적으로 측정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 예를 들어, 한 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 당뇨병 진단을 위한 맥파 분석의 정확도를 향상시키는 방법을 강조하였으며, 이러한 기술은 비만과 관련된 진단으로도 확장될 수 있다고 언급했다⁶⁾. 비만 환자의 설진과 맥진을 디지털 도구로 측정하는 연구는 딥러닝과 convolutional neural networks을 활용한 설진 분석에 중점을 두고 있으며⁷⁾, 이는 비만의 병리 기전과 한의학적 진단 지표 간의 상관관계를 명확히 밝히는 데 중요한 기여를 하고 있다.

이러한 연구들을 통해 비만자의 설진과 맥진 지표를 분석하여 한의학적 진단의 표준화 및 객관화를 도모하는 것은 현대 한의진료에서 비만을 관리하고 치료하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 이에 본 연구는 동국대학교 일산한방병원에 내원한 환자들의 설진 및 맥진 데이터를 수집하여 비만과의 연관성을 분석함으로써, 한의학적 진단 지표를 비만에 대한 표준화된 진단 도구로 개발하는 데 기여하고자 하였다.

1. 연구대상

2023년 4월 1일부터 2024년 8월 31일까지 동국대학교 일산불교한방병원을 방문한 960명의 환자를 대상으로 한의건강검진 결과와 일반건강검진 결과를 수집하였다.

본 연구는 동국대학교 일산한방병원 기관생명윤리위원회(institutional review board, IRB)에서 연구승인(IRB no. DUIOH 2023-03-001-002, DUIOH 2024-01-001-001)을 받아 진행하였다. 연구대상자의 선정기준 및 제외기준은 다음과 같다.

1) 선정 기준

• (1)

  만 19세 이상 성인 남녀

• (2)

  인지기능에 문제가 없고, 본 연구에 대한 자세한 설명을 듣고 완전히 이해한 후 자의로 참여를 결정하고 서면동의를 통해 연구 참여에 동의한 자

• (3)

  대상자의 임상연구 참여 종료 시점을 기준으로 6개월 이내에 본인 부담으로 실시한 양방 일반건강검진 데이터를 제공하거나 제공할 수 있는 자

2) 제외 기준

• (1)

  거동이 불편하거나 기기 측정이 불가능한 자

• (2)

  의료기관에서 다음 질병을 진단받고 유병 중인 자: 심혈관계 질환(심근경색, 울혈성심부전, 협심증, 부정맥 등), 뇌혈관질환(뇌졸중, 중풍 등), 악성 신생물(암), 정신질환(우울증, 불안장애 등), 관절염(류마티스), 갑상선질환(갑상선기능항진증, 갑상선기능저하증) 유병자단, 고혈압, 당뇨, 이상지질혈증, 지방간, 고요산혈증 유병자는 연구 대상자로 포함

• (3)

  임신 중이거나, 임신가능성 있거나, 월경 중인 여성

• (4)

  본인 명의의 휴대폰이 없는 자

• (5)

  기타 연구책임자가 연구 참여에 적절하지 못하다고 판단되는 자

• (6)

  당해 연도에 실시 중인 본 한의건강검진 임상 연구에 참여한 이력이 존재하는 자

• (7)

  동의 취득일 기준 30일 이내에 다른 임상 연구에 참여한 이력이 존재하는 자

2. 연구방법

1) 건강검진 자료 수집

맥진은 다채널 어레이 압력센서로 구성된 가압센서부를 요골 동맥에 거치하여 tonometry 방식으로 맥파를 측정 및 분석하는 대요메디의 DMP-Lifeplus 맥파 분석기로 측정하였으며 맥의 세기는 대표맥의 3차원 체적의 크기로, 맥의 깊이는 대표맥이 나타날 때의 누르는 힘으로, 맥의 모양은 대표맥파의 형태로, 맥의 빠르기는 분당 박동수로 측정되며 다른 지표들과 달리 실측값이 아닌 구간값으로 도출된다. 설진은 한국한의학연구원의 설 영상 측정 기구로 측정하였으며 영상 추출은 RGB에서 CIE Lab 색상 좌표계로 변환한 후 진행되었다. 담홍지수와 청자지수는 획득한 설 영상의 평균 Lab 색상값을 계산하고, 극단적 담백설 또는 홍설 영상의 평균 Lab 값으로부터의 거리를 계산한 후 백분율로 변환하여 얻고, 설태지수는 각 영역의 픽셀 개수를 카운트하여 전체 혀 영역 중 설태 영역의 비율을 구하여 도출하고, 치흔지수는 퓨리에변환을 통해 설변 영역의 치흔에 의한 음영 패턴을 분석해 얻는다. 어두운 영역과 밝은 영역 사이의 밝기 차이가 클수록 치흔지수가 크게 나타난다. 심박변이도는 광학식 맥동 측정 및 측정 파형 분석기구인 락싸사의 ubpulse T1 기기로, 혈압은 Selvas Healthcare의 ACCUNIQ BP 850로, 신장과 체중과 체성분은 DSM-BIA 방식의 체성분 분석기인 인바디사의 BSM 370으로, 대사량은 호흡 가스 대사인 COSMED사의 Quark RMR 기기로 측정하였고 혈액검사지표는 일반건강검사 결과지를 참고하였다.

2) 자료 전처리

R 프로그램을 활용하여 2023, 2024년 건강검진 자료에서 결측치가 있는 대상자는 분석에서 제외하고 분석 대상변수(Table 1)를 설정한 후 2개년 자료를 병합하고 BMI와 비만도 변수를 추가하였다. 비만도 변수는 BMI를 기준으로 BMI 18.5 미만은 저체중군, BMI 18.5 이상 23 미만은 정상체중군, BMI 23 이상 25 미만은 과체중군, BMI 25 이상은 비만군으로 분류하였다. 이후 주 사용손이 아닌 손을 기준으로 맥진 지표와 혈압 지표에 ‘_Undom’ 변수를 추가하였다.

Table 1

Variables Analyzed

Variable	Code name
Pulse rhythm	PULSER_Undom
Pulse strength	PRPOWER_Undom
Slippery or choppy pulse	PRSHAPE_Undom
Floating or sinking pulse	PRDEPTH_Undom
Pale or pink tongue	LIGHTRED
Tongue coating	COATED
Bluish-purple tongue	BLUEPURPLE
Teeth marks on tongue	TOOTHMARK
Serum creatinine	CREAT
Estimated glomerular filtration rate	GRFE
Hemoglobin	HGB
Fasting blood glucose	GLUC
Aspartate aminotransferase	AST
Alanine aminotransferase	ALT
γ-glutamyltransferase	GGT
Left systolic blood pressure	SYSBPLT
Left diastolic blood pressure	DIABPLT
Left pulse rate	PULSELT
Right systolic blood pressure	SYSBPRT
Right diastolic blood pressure	DIABPRT
Right pulse rate	PULSERT
HRV_total power	TP
HRV_low frequency	LF
HRV_high frequency	HF
HRV_very low frequency	VLF
HRV_LF/HF ratio	LFHF
HRV_HF_T	HFTSCR
HRV_LF_T	LFTSCR
HRV_TP_T	TPTSCR
Waist measurement	WAISTCIRHEPR
Body water	TBW
Skeletal muscle mass	SLM
Body fat mass	FAT
Body fat percentage	PBF
Resting metablic rate	RMR
Ventilation volume	VE

HRV: heart rate variability, HRV_HF_T: parasympathetic nervous system activity, HRV_LF_T: sympathetic nervous system activity, HRV_TP_T: total power of heart rate variability.

3) 데이터 분석

본 연구에서 통계 검정 및 시각화는 R 4.4.1 컴퓨터 언어를 통해 수행했으며 dplyr, rstatix, ggplot2, ggforce, car, desctools, agricolae, tidyr, purrr, corrplot, readxl, writexl 라이브러리를 이용했다.

(1) 기본 정보 분석

대상자의 성별은 인원과 남녀비율(%)로 나타내고 성별에 대해 비만도 분포에 차이가 있는지 확인하기 위해 Pearson's chi-squared test를 시행했다. 이후 pairwise Fisher's exact test와 Bonferroni correction으로 각 비만도 그룹 간에 성비 차이가 유의미한지 확인했다. 나머지 기본정보는 평균±표준편차로 나타내었으며 비만도 분포에 차이가 있는 지 확인하기 위해 분산 분석(analysis of variance, ANOVA)를 시행했으며 통계적 유의성은 P<0.05로 하였다. 또한 비만도 그룹 간에 연령의 차이가 유의미한지 확인하기 위해 ANOVA를 수행하였다.

(2) 비만도에 따른 맥진과 설진 지표 분석

주 사용 손이 아닌 손의 맥의 지삭, 허실, 활삽, 부침의 정도와 혀의 담홍, 설태, 청자, 치흔의 정도를 추출했다. 각 지표의 코드명은 PULSER_Undom, PRPOWER_Undom, PRSHAPE_Undom, PRDEPTH_Undom, LIGHTRED, COATED, BLUEPURPLE, TOOTHMARK이며 값이 클수록 각각 맥삭, 맥실, 맥삽, 맥침, 설질홍, 설태후, 청자설, 치흔설을 의미한다. 기본정보 분석 시 성별에 따라 저체중군, 정상체중군, 과체중군, 비만군으로 구분되는 비만도 분포에 차이가 있어 여성과 남성을 구분해 분석했다. 비만도 별로 각 지표의 평균과 표준편차를 구하고 Leven test로 각 지표의 등분산성을 검정 후 등분산이면 ANOVA를, 이분산이면 Welch’s ANOVA를 시행하였다. 사후검정은 비만도별로 값에 차이가 있는 지표만 대상으로 하여 시행했고 등분산인 지표는 Tukey HSD를, 이분산인 지표는 Bonferroni correction을 적용하였다. 이후 비만도 별로 각 지표의 분포를 시각화하였다. 이후 연령을 공변량으로 포함하여 공분산 분석(analysis of covariance, ANCOVA)을 수행하고 ANOVA 결과와 비교하여 연령 보정 후에도 비만도 간 차이가 유지되는지 확인하였다.

(3) 맥진 설진 지표와 일반건강검진 지표들의 상관관계 분석

Table 1의 지표들을 대상으로 피어슨 상관계수를 사용하여 상관행렬을 계산하고 시각화하였다.

(4) 다중 회귀 분석

한의학 진단지표로 비만도를 예측하기 위해 다중 회귀 분석을 시행하였다. 회귀 분석에 사용된 독립 변수는 설진 지표(LIGHTRED, COATED, BLUEPURPLE, TOOTHMARK)와 맥진 지표(PRPOWER_Undom, PRDEPTH_Undom, PULSER_Undom, PRSHAPE_Undom)이다. 회귀 모델을 통해 남성과 여성 그룹에서 BMI 예측값을 도출하고 성별에 따라 특정 맥진 및 설진 지표와 BMI의 관계를 시각화하기 위해 회귀 곡선을 그렸다. 이후 각 성별의 회귀 모델에 대한 요약을 통해 모델 적합성 및 독립 변수의 유의성을 평가하였다.

1. 기본 정보

결측치가 제거된 790명의 데이터로 분석을 시행하였다(Table 2).

Table 2

Socio-Demographic Variables

	Underweight	Normal	Overweight	Obese	P-value
Sex
Female	29 (96.67)	349 (90.41)	117 (66.86)	112 (56.28)	2.2E-16
Male	1 (3.33)	37 (9.59)	58 (33.14)	87 (43.72)
Total	30	386	175	199
Age (yr)	40.80±9.74	45.73±10.22	48.15±10.20	46.86±10.59	0.00123
Height	162.90±5.85	162.15±6.44	164.17±8.18	166.36±8.82	4.98E-09
Weight	46.80±3.82	55.17±5.34	64.72±6.87	77.16±11.26	2E-16
BMI	17.62±0.76	20.96±1.23	23.95±0.59	27.80±2.80	2E-16
WC	63.65±5.15	70.48±5.89	78.55±5.55	88.15±8.21	2E-16
TBW	26.70±2.18	29.37±4.18	33.65±6.26	37.73±7.45	2E-16
SLM	19.31±1.81	21.48±3.45	25.06±5.21	28.38±6.15	2E-16
FAT	10.81±2.59	15.51±3.46	19.18±3.65	26.03±6.37	2E-16
PBF	22.81±4.49	28.03±5.74	29.98±6.75	33.85±7.25	2E-16

Data presented as number (percentage of corresponding subjects) or mean±standard deviation.

BMI: body mass index, WC: waist circumference, TBW: total body water, SLM: skeletal lean mass, FAT: body fat mass, PBF: percent body fat.

1) 성별

남성이 여성보다 비만도가 높았다(Table 2, Fig. 1). 성비의 분포는 정상 체중과 비만, 과체중 그룹 간에 유의미한 차이가 존재했고(Bonferroni P=6.73E-20, 3.44E-10) 저체중과 비만, 과체중 그룹 간에도 유의미한 차이가 있었다(P=3.90E-6, 3.38E-4). 그러나 정상 체중과 저체중 간에는 차이가 유의미하지 않으며(P=5.04E-1), 비만과 과체중 간의 차이도 통계적으로 유의하지 않았다(P=4.32E-2). 남성 저체중군은 1명으로, 편의를 위해 이후 통계에서는 정상체중군에 편입하여 분석하였다(Table 3, Fig. 1C).

Fig. 1. Distribution of BMI by (A) sex, obesity category in (B) females, (C) males. BMI: body mass index.

Table 3

Distribution of BMI According to Gender and Obesity Category

Sex	Obesity category	Count	BMI
F	Underweight	29	17.66±0.73
F	Normal	349	20.9±1.21
F	Overweight	117	23.88±0.57
F	Obese	112	27.9±2.81
M	Normal	38	21.34±1.54
M	Overweight	58	24.08±0.6
M	Obese	87	27.68±2.81

Data presented as number or mean±standard deviation.

BMI: body mass index, F: female, M: male.

2) 연령

연령과 비만도의 관계에 대한 분석에서 ANOVA 결과는 비만도 그룹 간에 연령 분포에 유의미한 차이가 있음을 보여주었다(F[3, 786]=5.325, P=0.00123). 이는 비만도가 연령에 따라 유의미하게 차이가 있음을 나타낸다. 이러한 결과는 비만도가 성별뿐만 아니라 연령과도 상관관계가 있음을 뒷받침하므로 연구에서 비만도의 영향을 고려할 때 연령 보정이 필요하다는 점을 시사하므로 이후 분석에서는 연령을 공변량으로 활용한 추가적인 분석을 시행하였다.

2. 비만도에 따른 맥진과 설진 지표 분석

설의 담홍을 제외한 모든 지표는 등분산을 나타냈다. ANOVA 또는 Welch’s ANOVA 시행 후 Tukey's HSD 또는 Bonferroni 사후 분석 시 비만도에 따라 값이 유의하게 다른 지표는 여성의 맥의 허실과 부침이었으며, 해당 지표는 ANCOVA 분석으로 연령을 공변량 조정 후에도 비만도에 따라 유의미한 차이를 유지하였다. 여성의 혀의 설태(P=0.053)와 설의 청자(P=0.054)는 유의한 차이를 보이지 않았으나 타 지표들에 비해 P-value가 더 크게 관찰되었다(Table 4). 해당 지표들을 사후 분석한 결과 여성은 비만도가 높을수록 맥 세기가 유의미하게 증가하는 경향이 있었고 특히 비만 그룹은 저체중 그룹과 정상 체중 그룹에 비해 맥이 실했다. 과체중 그룹은 저체중 그룹과 비교했을 때 맥이 실한 정도가 유의미하게 높지만, 정상 체중과의 차이는 경계선(P=0.052)에서 유의미하지 않을 수 있고 비만 그룹과 과체중 그룹 간의 차이는 유의미하지 않았다. 또한 여성은 비만도가 높을수록 맥 깊이가 유의미하게 감소하는 경향이 있었고 특히 비만 그룹은 저체중과 정상 체중 그룹에 비해 맥이 유의미하게 부맥을 띠었다. 과체중 그룹은 저체중과 정상 체중에 비해 다소 맥이 부하지만, 통계적으로 유의미하지는 않거나 경계선에 가까운 값을 보였고 비만 그룹과 과체중 그룹 간의 차이는 유의미하지 않았다. 여성의 설태와 설질이 청자색을 띠는 정도는 비만도 그룹 간에 유의미한 차이가 없었다. 과체중과 정상 체중 그룹 간에 설태를 비교했을 때 P-value가 0.089로 경계선에 가까운 값을 보였지만, 여전히 통계적으로 유의미하지는 않았다. 남성은 맥 세기에 대한 ANOVA (P=0.041) 분석 시 비만도가 높을수록 실맥을 보이는 듯하였으나 Tukey's HSD 사후분석 시 비만도 간의 모든 관계에서 P>0.05로 비만도 그룹 간에 유의미한 차이를 보이지 않았다. Fig. 2에 비만도에 따른 변수들의 분포를 시각화하였다.

Fig. 2. Distribution of pulse and tongue variables by obesity category in (A) females, (B) males.

Table 4

Statistics of Variables about Pulse Diagnosis & Tongue Diagnosis

Female
Obesity	Count	PULSER_Undom	PRPOWER_Undom	PRSHAPE_Undom	PRDEPTH_Undom	LIGHTRED	COATED	BLUEPURPLE	TOOTHMARK
Underweight	29	74.90±8.81	5.52±1.33	3.38±0.49	6.28±1.13	0.40±0.20	0.65±0.23	0.33±0.10	10.31±3.82
Normal	349	72.17±9.39	5.99±1.75	3.42±0.56	5.95±1.23	0.40±0.15	0.70±0.22	0.35±0.08	10.59±4.08
Overweight	117	72.28±9.48	6.47±1.79	3.44±0.59	5.62±1.36	0.37±0.16	0.75±0.19	0.37±0.07	10.85±4.17
Obese	112	73.03±10.23	7.02±1.92	3.49±0.55	5.30±1.44	0.36±0.19	0.72±0.21	0.3±0.093	10.21±4.09
Levene test	P-value	0.53	0.10	0.64	0.10	0.05	0.19	0.40	0.96
Test type		ANOVA	ANOVA	ANOVA	ANOVA	Welch’s ANOVA	ANOVA	ANOVA	ANOVA
P-value		0.45	1.5E-07***	0.64	7.1E-06***	0.2	0.053†	0.054†	0.68
ANCOVA-age	P-value	0.56	7.10E-07***	0.16	4.30E-05***	0.06	0.12	0.10	0.64

Male
Obesity	Count	PULSER_Undom	PRPOWER_Undom	PRSHAPE_Undom	PRDEPTH_Undom	LIGHTRED	COATED	BLUEPURPLE	TOOTHMARK
Normal	38	68.87±9.98	5.6±1.95	3.87±0.74	4.63±1.36	0.33±0.21	0.70±0.21	0.37±0.08	9.13±3.33
Overweight	58	70.05±9.06	5.78±2.24	3.78±0.73	4.24±1.73	0.28±0.10	0.75±0.21	0.37±0.08	10.83±4.14
Obese	87	71.03±8.73	6.57±2.31	3.94±0.65	4.25±1.46	0.26±0.15	0.77±0.18	0.38±0.10	10.36±4.03
Levene test	P-value	0.55	0.49	0.19	0.17	0.01	0.5	0.39	0.26
Test type		ANOVA	ANOVA	ANOVA	ANOVA	Welch’s ANOVA	ANOVA	ANOVA	ANOVA
P-value		0.46	0.041*	0.37	0.39	0.2	0.21	0.52	0.11
ANCOVA-age	P-value	0.44	0.03*	0.62	0.44	0.05	0.22	0.44	0.09

Data presented as number or mean±standard deviation.

ANOVA: analysis of variance, ANCOVA: analysis of covariance,

***P<0.001, **P<0.01, *P<0.05, ^†P<0.1.

3. 맥진 설진 지표와 일반건강검진 지표들의 상관관계 분석

1) 비만도와 유의한 상관관계가 있는 설맥 지표와 다른 지표들 사이의 상관관계 분석

(1) 여성 맥의 허실

여성에서 비만할수록 맥이 실하다는 결과를 참고하여 여성 맥의 허실과 다른 지표들 사이의 상관관계를 분석했을 때 P-value가 0.05 미만으로 유의성이 관찰되었던 지표는 상관계수의 절대값이 큰 순서대로 BMI, 체지방량, 허리둘레, 우측 systolic blood pressure (SBP), 체지방률, 좌측 SBP, 우측 diastolic blood pressure (DBP), 안정 시 대사율, 골격근량, 체수분, 공복 혈당, 좌측 DBP, 설의 담홍, 맥의 지삭, 교감신경/부교감신경 비율, gamma-glutamyl transferase (GGT)이었다.

비만하고 맥이 실할수록 BMI, 체지방량, 허리둘레, 체지방률, 좌우 수축기 및 이완기 혈압, 안정 시 대사율, 골격근량, 체수분, 공복혈당이 높았다. 비만하고 맥이 실할수록 설질은 홍설을 띄었고 맥은 느렸으며 교감신경/부교감신경 비율은 낮았고 GGT는 높았다.

(2) 여성 맥의 깊이

여성에서 비만할수록 맥이 부하다는 결과를 참고하여 여성 맥의 부침과 다른 지표들 사이의 상관관계를 분석했을 때 P-value가 0.05 미만으로 유의성이 관찰되었던 지표는 상관계수의 절대값이 큰 순서대로 좌측 SBP, 우측 SBP, 좌측 DBP, 우측 DBP, BMI, 체수분, 허리둘레, 골격근량, 체지방량, 안정시 대사율, 체지방률, 죄측 맥박수, 공복혈당, 맥의 지삭, 혈색소 수치, 맥이 삽한 정도였다.

맥이 부할수록 좌우 수축기 및 이완기 혈압, 체수분, BMI, 허리둘레, 근육량, 체지방량, 안정시 대사율, 체지방률, 공복혈당, 혈색소수치가 높았고 맥박이 느렸으며 활맥을 띠었다.

2) 모든 대상 지표 간의 상관관계 분석

Fig. 3에 여성과 남성 데이터에서 모든 지표들간의 상관관계를 시각화하였다.

Fig. 3. Data correlation matrix of (A) females, (B) males.

4. 다중 회귀 분석

비만도를 예측하기 위한 회귀 모델로 여성은 BMI=20.81+4.74×BLUEPURPLE+0.52×PRPOWER_Undom−0.74×PRDEPTH_Undom이, 남성은

BMI=21.78+0.30×PRPOWER_Undom이 도출되었다. 여성 모델은 P-value<2.2e-16으로 유의미했고 모델의 설명력은 약 18.42%이며 모델의 예측값과 실제 관측값 간의 평균 오차는 약 2.975이다. 남성의 BMI를 예측하는 모델은 P-value 0.149로 유의하지 않았다.

모든 의료분야에서 진단의 객관성, 정확성과 표준화는 필수적이다⁸⁾. 맥진은 손목 안쪽의 동맥 박동이 느껴지는 곳에 손가락을 얹고 맥의 부침, 지삭, 허실, 활삽 등을 파악하여 질병을 변증하는 진단법으로, 과학화를 위해서 맥상을 객관적 기준에 따른 물리량으로 전환하는 것이 관건이며 측정의 재현성을 높이고 검출된 맥의 각 속성을 물리량으로 표현하는 방법을 통일하기 위해 전문가의 합의를 도출한 결과와 맥진의 신뢰성과 성능을 검증하기 위해 증례 발표 등의 임상시험이 보고되고 있다⁹⁾. 설진은 환자의 설태와 설질을 관찰하여 질병을 변증하는 한의학적 진단법으로, 진찰 환경과 의사의 주관적인 감각에 의한 영향을 줄이고 객관적인 값을 얻기 위한 시도가 진행되고 있다. 국내에서는 디지털 설진 시스템(digital tongue diagnosis system)에서 영상을 획득하고 혀의 색과 설태를 객관적이고 정량적으로 평가하기 위한 연구가 주로 이루어지고 있다¹⁰⁾.

전통 한의학 이론에 따르면 비만은 주로 비위(脾胃) 운화기능(運化機能) 장애와 수습(水濕) 및 담탁(痰濁)이 서로 영향을 주어 발생하며, 실제 임상에서도 비만자의 병리를 담음(痰飮)으로 가장 많이 진단하였고¹¹⁾ 담음(痰飮)의 기본 설맥은 니태(膩苔)와 활맥(滑脈)이다¹²⁾. 비만자에서 나타날 수 있는 대사질환인 당뇨병 유병자를 대상으로 설진 결과와 공복혈당, 당화혈색소(HbA1c) 수치의 상관관계를 분석한 임상연구¹³⁾가 있었으나 그 일치율이 낮았고, 맥진기를 이용한 연구¹⁴⁾에서는 당뇨 환자에서 맥파 전달 속도가 증가함을 밝혔다. 한편 중풍 환자에서 비수, 비만지표, 변증간 연관성을 고찰한 연구¹⁵⁾에서는 습담군에서 비수점수 및 BMI가 유의하게 높았다. 이외에 비만자의 맥진 및 설진 지표와 병리를 밝히거나 그 상관관계를 객관적으로 분석한 연구는 찾을 수 없었다. 이에 본 연구는 대규모 인원을 대상으로 한의 진단 지표를 수집하여 분석하였으며 비만자에서 나타나는 맥상과 설상을 분석하여 표준화를 시도한 첫 연구라는 것에 의의가 있다.

여성이 비만할수록 맥이 강하고 얕아진다는 결과는 비만자에서 습담 축적과 체내 에너지가 과도하게 발산되거나 습열과 같은 병리적 요소가 표면에서 작용하고 있음을 시사하는 실맥과 부맥이 나타난다는 전통 한의학 이론을 일부 증명한 데에 의의가 있다. 한편, 2개년도에 한의건강검진을 시행한 대규모 인원 790명을 대상으로 분석을 시행했을 때 비만도에 따라 유의한 차이를 보인 한의 진단 지표는 여성의 맥의 허실과 부침뿐이었다. 비만도에 따라 맥진과 설진 지표값의 분포를 나타낸 그래프(Fig. 2)를 참고하였을 때, 나머지 지표들도 시각적으로는 미약하게 경향성을 보인다는 점에서 추후 보다 대규모 대상자를 이용한 분석이 필요해보인다.

여성군은 비만도가 높을수록 실맥과 부맥을 나타나고 남성군에서는 비만도에 따라 유의미한 차이를 보이는 지표가 관찰되지 않았다. 또한 비만도를 예측하기 위해 설진 지표와 맥진 지표로 다중 회귀분석을 시행했을 때도 여성에서만 유의한 결과가 나왔다. 남녀가 성호르몬에 따라 서로 다른 혈류 및 대사 상태를 보인다고 설명하는 연구¹⁶⁾에서 특히 에스트로겐이 혈관의 이완과 체액 분포에 중요한 역할을 한다고 보고하며 에스트로겐이 부족해지거나 불균형이 발생할 때 순환과 관련된 문제가 더 뚜렷하게 나타날 수 있고 비만 상태에서는 이러한 영향이 더욱 강화되어 맥상의 변화를 유발할 가능성이 있다고 설명하고 있으나, 비만에 따른 맥진 및 설진 지표에서 성별에 따라 차이가 나타나는 이유를 직접적으로 다루는 연구는 찾아볼 수 없었다. 보다 대규모 분석을 통해 남성군에서 도 비만에 따라 특징적인 경향성을 보이는 한의 진단 지표가 있는지와 여성에서도 맥상 외에 비만도에 따라 유의미한 차이를 보이는 다른 한의 진단 지표가 있는지 확인하고, 다중 회귀분석을 시행한 후 그 기전을 탐구하는 추가 연구가 필요해보인다. 여성의 비만 상태에서 실맥이 나타나고, 실맥을 띠는 경우 BMI, 체지방량, 허리둘레, 체지방률이 높은 것은 신체에 과다한 에너지가 축적된 상태를 반영한다. 또한, 비만 환자는 심혈관계에 과부하가 발생해¹⁷⁾ 혈압이 높아질 수 있으며, 이는 높은 혈압이 실맥을 유발할 가능성을 시사한다. 비만과 혈압 상승의 관계는 이미 잘 알려진 사실로, 이러한 혈압 상승이 실맥을 초래할 수 있는 요인일 수 있다. 맥이 실할수록 골격근량과 안정 시 대사율이 높았는데 이는 비만자가 골격근량이 높아 기초대사량이 높은 사실을 반영한다¹⁸⁾. 비만 환자에게서 맥이 실할수록 체수분이 높은 경향이 관찰되었는데, 이는 비만으로 인해 체내에 습담이 정체되며 실맥으로 나타나는 병리와 연관될 수 있다. 다만, 일반적으로 정체된 습담을 반영하는 맥상은 활맥으로 알려져 있으며, 서론에서도 이를 강조하였으나 본 연구에서는 실맥이 의미 있게 나타났다. 이러한 결과는 비만 상태에서 과다한 에너지 축적과 습담 정체가 실맥으로도 반영될 가능성을 시사한다. 따라서, 비만과 맥상 간의 병리적 연관성을 이해하기 위해 실맥의 의미를 보다 심층적으로 고찰할 필요가 있다. 맥이 실할수록 공복혈당이 높게 나타나는 것은 비만환자에서 정상 체중인 사람보다 공복혈당이 높고, 인슐린 저항성 및 대사 기능 이상이 흔하게 발생한다¹⁹⁾는 것과 연관될 수 있다. 즉, 비만으로 인해 신체는 과도한 에너지 축적과 함께 효율적인 대사 조절이 어려워지며, 이로 인해 공복 시 혈당 조절에 어려움을 겪는 상태로 나타날 수 있다. 이는 대사가 비효율적으로 이루어지는 대사 장애의 한 양상으로 해석될 수 있다. 맥이 실할수록 설질이 홍설을 띠었는데 붉은 혀는 신체에 열이 많고 에너지가 과도하게 축적된 상태에서 나타나며 종종 간열, 심화 등과 관련지어지므로 비만자의 내열 증가 등을 시사할 수 있다. 또한 맥의 세기와 설질의 색깔은 신체 내부의 기운이나 혈류의 상태를 나타내는 지표로서 기허자는 담백설과 허맥을 띠는데²⁰⁾ 실제로 맥이 실한 정도와 설질이 홍색을 띠는 정도에 양의 상관관계가 있음을 확인하여 전통 한의학 이론을 뒷받침하였다. 심박변이도를 분석하는 방법 중 하나인 주파수분석법에서는 low frequency (LF) (0.04~0.15 Hz)와 high frequency (HF) (0.15~0.4 Hz)의 두 가지 주파수가 많이 사용된다. LF는 보통 교감신경의 활성화 정도를 반영하는 지표로 사용되고 HF는 부교감신경의 활성화 정도와 vagal tone을 반영한다. 선행연구에 따르면, 부교감신경의 경우에는 호흡수(respiratory rate)에 영향을 많이 받으며 직접적인 vagal tone과 연관이 없다는 연구도 있어서 아직 정확한 표준분석방법은 모호한 상황이나 sympatho-vagal balance를 측정하여 제시하는 대부분의 연구에서는 LF/HF 값을 교감신경의 활성화지표로 많이 제시하고 있다²¹⁾. 맥이 실할수록 맥이 느리고 교감신경/부교감신경 비율이 낮았는데, 비만이 자율신경계에 미치는 영향도 아직 명확히 밝혀지지 않고 있으나²²⁾, 교감신경 활성의 감소와 부교감신경 활성의 증가로 인한 에너지 소비감소가 비만의 한 요인이 된다는 연구결과²³⁾와 비만한 사람들은 대개 자율신경계의 조절 기능이 떨어져 교감신경 활동이 저하되고 부교감 신경의 기능이 상대적으로 증가하는 경향이 있다는 연구결과²⁴⁾를 뒷받침할 수 있다. 맥이 실할수록 간 손상과 지방간과 관련된 효소인 GGT가 높았다. 비만은 종종 간 기능 이상, 지방간, 대사 증후군을 일으키며²⁵⁾, 이러한 상태에서 간이 지방을 처리하는 데 어려움을 겪고 GGT 수치가 증가하는 상황을 반영한다. 비만할수록 실맥을 띠고 GGT가 높은 것은 간울형 비만자의 신체가 과도한 대사 작업을 하면서 간에도 과부하가 걸려 GGT가 증가하는 상황도 나타낼 수 있다.

여성이 비만할수록 맥이 부하고, 맥이 부할수록 혈압이 높았는데, 비만한 사람들은 혈액 순환에 과부하가 걸리고, 심장이 더 많은 일을 해야 하므로 혈압상승이 나타날 수 있다.

비만 상태에서 나타나는 신체 지표의 변화와 그에 반영된 맥상의 특징은 다음과 같다. 비만해지면 체수분, BMI, 허리둘레, 근육량, 체지방량, 체지방률이 모두 증가하며, 안정 시 대사율 또한 상승하는 경향이 있고 이는 비만한 사람들의 기초 대사량이 증가하는 상태와 일치한다. 또한, 비만 상태에서는 인슐린 저항성이 증가하거나 혈당대사에 문제가 발생해 공복혈당이 높아지는 경향을 보이는데 혈색소 수치 역시 비만으로 인해 산소 요구량이 증가하거나 혈액량이 늘어나면서 상승할 수 있다. 이와 같은 신체적 변화는 맥상에서도 반영되는데, 맥이 부할수록 이러한 비만 지표들이 두드러지는 경향을 보인다. 예를 들어, 비만한 사람들은 신체활동이 느려지고 기혈의 축적과 정체가 발생하여 맥박이 느려질 수 있으며, 활맥이 나타나 습이나 담음의 과도 축적을 반영할 수 있다. 이는 비만 상태에서 체내 과도한 수분과 지방 축적으로 인해 전통 한의학에서 설명하는 활맥의 특징과도 부합한다.

상관계수(correlation coefficient)는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 나타내며 절대값이 클수록 두 변수 간의 선형 관계가 강하다. 상관계수의 절대값이 0.7~0.9면 강한, 0.4~0.6이면 중간 정도의, 0.1~0.3이면 약한 상관관계를 가진다²⁶⁾. P-value는 상관계수가 통계적으로 유의미한지를 결정하는 확률값으로 P-value<0.05일 경우, 해당 상관관계는 통계적으로 유의미하다고 판단하지만, 상관계수의 크기와 반드시 일치하지는 않는다. 담음과 어혈은 비만자에서 정체를 일으킬 수 있는 대표적인 병리기전으로, 설진에서 각각 태가 많거나 설질이 청자색을 띠는 것으로 반영된다. 이에 설태 및 청자설과 다른 지표들간의 상관관계를 분석하였다. 남녀 모두 어혈을 나타내는 설상인 청자설을 띨수록 담음을 나타내는 설태가 많았는데(Fig. 4A), 이는 어혈과 담음이 서로 원인이 되거나 겸할 수 있는 밀접한 병리적 관계가 있음을 뒷받침하였다. 여성 데이터에서 청자설을 띌수록 BMI, 허리둘레, 체지방량, 체지방률이 높았고, 설태가 많을수록 BMI와 허리둘레가 커지는 경향을 보였다. 이는 비만 변증 설문지나 기존 연구에서 언급된 바와 같이, 비만의 주요 병리적 유형²⁾인 어혈형 비만과 담음형 비만의 특징을 시사하는 결과라 할 수 있다. 또한 설태가 많을수록 glomerular filtration rate (GFR) 수치가 낮아졌는데(Fig. 4B), 이는 폐⋅비⋅신의 기능이 저하될 때 체액 조절 기능이 약화되고 어혈과 담음이 정체되어 수종이 나타나는 병리적 연관성을 설명하며, 신기능 저하와의 관련성을 뒷받침하였다. 한편, 남성 데이터에서 설태가 많을수록 활맥을 띠는 것으로 나타나, 담음을 반영하는 설상과 맥상 간에 양의 상관관계가 있음을 확인하였다(Table 5). 한편, 남성에서는 비만도에 따라 값이 유의하게 달라지는 한의진단 지표가 없었는데, 남성 맥의 허실에 대한 사후분석 결과 비만도에 따라 유의한 차이가 없다는 결과가 나왔지만 ANOVA 분석 시 P<0.05를 보였으므로, ‘맥의 허실’이 비만도에 따라 가장 명확한 차이를 보이는 지표라고 유추할 수 있다.

Fig. 4. Correlation between (A) tongue bluish-purpleness and tongue coating in sex, (B) tongue coating and GFR in females. GFR: glomerular filtration rate.

Table 5

Correlation Between BLUEPURPLE, COATED and Other Variables

Sex	Var1	Var2	Correlation coefficient	P-value
Female	BLUEPURPLE	COATED	0.63	0
		BMI	0.13	0.001**
		WAISTCIRHEPR	0.11	0.005**
		FAT	0.11	0.007**
		PBF	0.10	0.01*
		AST	0.08	0.04*
		GFR	-0.11	0.006*
		LIGHTRED	-0.37	0***
	COATED	BMI	0.09	0.02*
		WAISTCIRHEPR	0.09	0.03*
		TPTSCR	-0.08	0.05†
		PULSER_Undom	-0.11	0.005**
		GFR	-0.11	0.005**
		LIGHTRED	-0.29	6.68E-13***
Male	BLUEPURPLE	COATED	0.48	3.52E-12***
		GLUC	0.22	0.002**
		LIGHTRED	-0.37	3.27E-7***
	COATED	PRSHAPE_Undom	-0.21	0.003**
		LIGHTRED	-0.39	7.31E-8***

Var: variable, BMI: body mass index, WAISTCIRHEPR: waist circumference, FAT: body fat mass, PBF: body fat percentage, AST: aspartate aminotransferase, GFR: glomerular filtration rate.

***P<0.001, **P<0.01, *P<0.05, ^†P<0.1.

본 연구에서 2개년간 수집한 건강검진 자료 중 결측치가 제거된 790명의 남녀를 대상으로 분석했을 때남성이 여성보다 BMI가 더 높았다. 비만도가 높을수록 나이가 많고 키가 크고 몸무게가 무겁고 체질량지수가 크고 허리둘레가 길고 체수분량, 골격근량, 체지방량, 체지방률이 높았다.

여성은 비만도가 높을수록 실맥과 부맥을 나타냈고, 남성군에서는 비만도에 따라 유의미한 차이를 보이는 설진 및 맥진 지표가 관찰되지 않았다.

비만도를 예측하기 위해 설진 지표와 맥진 지표로 다중 회귀분석을 시행한 결과 여성 모델인 “BMI=20.81+4.74×BLUEPURPLE+0.52×PRPOWER_Undom−0.74×PRDEPTH_Undom”는 약 18.42%의 설명력으로 유의했고, 남성 모델은 유의하지 않았다.

맥진 및 설진 지표 중 ‘맥의 허실’이 비만도를 가장 잘 반영하였으며, 비만할수록 맥이 실한 경향을 보인다.

추후 보다 대규모의 분석을 통해 비만자의 맥상과 설상 등 한의 진단 지표들을 표준화하여 고전에서 비만자를 대표하는 진단 지표들을 실증적으로 검증할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 한국한의학연구원 주요사업인 ‘AI 한의사 개발을 위한 임상 빅데이터 수집 및 서비스 플랫폼 구축(KSN2013110)’의 지원을 받아 수행되었음.

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.