국내 통풍 환자의 유병률은 초고령사회를 맞이하여 점차 증가하는 경향을 보임. 통풍 환자는 일반인 에 비해 2배 이상의 사망률을 보이고 심혈관계 질환에 의한 사망률은 3배 이상 증가함. 통풍의 발생 을 예측할 수 있는 예측 모델을 통해 고위험군을 조기에 발견하고 예방과 치료 전략을 세우는 것이 필요함. 외국의 경우 만성 질환을 예측하는 모델에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있으나 국내는 이러한 시도가 부족한 상황임. 한국인유전체역학조사사업 데이터베이스(KoGES DB)는 유전체 정보 및 질병력, 생활습관과 관련된 정보, 건강검진 정보가 포함되어 있고 추적조사 자료도 있어서 유전정 보 및 임상정보를 이용하여 통풍 예측 모델 연구를 수행하기에 적합함. 본 연구자는 2021년 9월부터 전국에 있는 12개의 병원이 참여하는 통풍코호트에 참여하여 약 1,000명의 환자를 등록시키는 것을 목표로 혈액샘플과 임상정보를 수집하고 있음. 통풍코호트와 KoGES DB의 도시기반 코호트의 유전 정보를 이용하여 다중유전자 위험점수를 산출하고 임상정보와 결합한 뒤 인공지능 기반 통풍 예측 모델을 개발하고 이를 실제 임상에 적용하고자 함.