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    점점 더 커지는 의료정보의 가치... 우리나라는 어느 단계에 와 있나

    의료정보 통합과 연계로 활용 가치 높여 궁극적으로 의료 질 향상해야

    기사입력시간 19.08.23 05:53 | 최종 업데이트 19.08.23 05:53

    사진: 대한병원정보협회 하계학술대회. 건국대학교병원 의료정보팀 이제관 기술사.

    [메디게이트뉴스 정다연 기자] 의료정보의 가치가 점점 커지고 있다. 병원 별로 분산돼 있던 의료정보가 표준화 해 활용하려는 시도가 계속되고 있다. 정부는 전자의무기록 시스템 인증제, 의료 AI(인공지능) 사업, 닥터앤서 사업 등 다양한 방식으로 의료정보 플랫폼을 구축하고 보건의료 질을 향상을 꾀하고 있다. 우리나라의 의료정보 관련 사업은 전반적으로 시작 단계에 있다. 

    사업이 유기적으로 연결돼 있지 않고 흩어져 있다는 지적이 제기됐다. 공공 중심의 사업 추진이 민간의 역할을 축소한다는 의견과 보건의료 정책을 산업 논리로만 바라봐 갈등을 유발한다는 비판도 나왔다. 대한병원정보협회는 22일 코엑스에서 열린 '국제병원의료산업박람회'에서 하계학술대회를 개최했다. 이날 정부 정책과 산업에서 어떤 움직임이 있고 향후 어떤 보완점이 필요한지 논의하는 자리가 마련됐다.

    최신 의료정보산업 기술 동향... 의료정보 연계로 시너지 극대화

    건국대학교병원 의료정보팀 이제관 기술사는 최신 의료정보산업의 기술 동향에 대해 의료분야 연구과제가 사업통합 연계 흐름으로 가고 있고 정부 주도 데이터가 개방돼 규제영역에 접근이 가능해졌다고 밝혔다. 또 의료신규영역에 의료로봇이 시범 도입되는 점도 주목할 만한 점이라고 꼽았다.

    이 기술사는 "의료기술은 굉장히 발 빠르게 바뀌고 있다. 먼저 눈 여겨 봐야 할 점은 조달청의 의료정보 사업 감시가 강화되고 있다는 것이다. 국립병원의 전자의무기록 시스템 입찰 과정에서 드러난 답합 행위 등에 대해 과징금 6억을 내린 바 있다"고 밝혔다.

    이 기술사는 "지난달에는 중소벤처기업부가 규제자유특구를 선정해 의료정보 활용하는 방안을 논의했다. 강원도는 스마트헬스케어, 대구는 스마트웰니스를 추진한다"며 "문제는 보건복지부가 아니라 중소벤처기업부가 추진해 산업 논리로 접근한다는 비판이 제기되고 있다"고 설명했다.

    그는 "강원도 원주와 춘천에 선정된 원격의료 시범사업은 본격적으로 의사와 환자 간 진료를 허용하는 정책으로 기업들의 기대가 크다. 하지만 진단과 처방은 원격의료로 간호사의 입회 하에 가능하다"고 말했다.

    그는 "강원도의사회를 비롯해 의협은 원격의료 시범사업이 수치나 데이터만 가지고 환자를 진단하는 데 한계가 있고 합병증을 파악하기 어렵다고 반대하고 있다"며 "제안서에 병원들이 포함돼 있지만 진단까지 하겠다고 동의한 적 없다고 한 발 물러선 상황이라서 지켜봐야 한다"고 말했다.

    그는 "그외 규제특구에 당뇨병 스마트헬스케어 사업, 고혈압 원격모니터링, DUR 정보 활용한 백신 수요 예측 서비스 등이 포함돼 있다"고 덧붙였다. 

    이 기술사는 "최근에는 정부가 주도하는 의료 AI(인공지능) 사업이 국책과제로 증가하고 있다. 그 중에서도 건강 국민건강보험공단은 2017년부터 6개 질환에 대해 AI 예측 모델을 개발하고 있다. 2019년에는 이에 더해서 심혈관 질환까지 AI 모델로 개발하겠다고 발표했다"고 밝혔다.

    이 기술사는 "공공이 주도하면 좋은 점도 있지만 부정적 측면으로는 산업의 육성이 저해 된다는 점이 있다. 민간의 영역이 축소될 수 있다. 스타트업이 이미 진행한 사업과 중복되는 것도 많다"며 "지금은 사업이 우후죽순이지만 프로젝트를 엮어 전체 서비스 모델을 만들었으면 좋겠다. 세계 표준화에 부합하는 방향으로 갔으면 좋겠다"고 강조했다.

    이 기술사는 "닥터앤서 사업은 국내 AI(인공지능) 정밀의료 서비스 임상 적용을 시작했다. 서울 아산병원을 중심으로 여러 병원이정부 지원 280억원과 민간 지원 77억원 등 총 350억 가량 규모로  8대 질환을 선정해서 2020년까지 3년간 지원하는 사업이다"고 설명했다.

    그는 "얼마 전에는 임상적용 선포식도 있었다"며 "3대 질환의 임상질환을 적용하겠다. 2020년까지 8대 질환을 임상적용 하겠다고 발표했다. 임상에서 사용 가능한 소프트웨어가 많이 나와 있는 상황이다"고 말했다.

    이 기술사는 "응급 AI 사업도 주목할 만하다. 이 사업은 세브란스병원이 연구 수주했다. 응급환자의 골든타임을 확보하기 위해 230억 정도를 투입해 2021년까지 완료하는 것이 목적인 사업이다"며 " 과학기술정보통신부, 보건복지부, 행정안전부, 소방청 등 4개 기관이 5G를 기반으로 무선통신으로 응급 구급차와 연계해 빨라진 서비스를 활용하려고 한다"고 말했다.

    이 기술사는 "정부가 진료정보교류 사업을 확대하겠다고 했다가 의사협회가 보이콧해 정부 주도의 사업에 제동이 걸렸다. 정당한 대가 없이 병원의 데이터를 빼가는 것 아니냐는 의혹이 제기되고 있다"며 "복지부 입장에서는 오해라고 말하는 상황이다"고 말했다.

    그는 "전자의무기록 시스템 인증제도 추진 중이다. 현재 논의중인 사항들은 EMR 유형을 어떻게 정하고, 병의원급을 정하는 방법, 상급종합병원을 어떻게 정할 것인지에 대한 기준이다"며 "한 번 제품을 인증 받으면 3년 유효를 줄지 오디션 통과해야 유효한지, 복지부에서 끊임 없이 논의가 필요하다"고 말했다.

    이 기술사는 "그동안 병원에서는 데이터 자산으로 사용해서 데이터 주지 않으려는 경향이 있었다. 분산형 바이오헬스데이터 플랫폼 사업은 빅데이터 사업 중 하나를 의료 산업에서 활용해 활성화 하겠다는 것이다"며 "지난 8월에는 심평원이 데이터를 개방해서 확대하겠다고 했다. 텍스트에 이어 10만 건 영상 데이터를 개방하겠다고 했다"고 말했다.

    그는 "의료 정보와 관련해 개인정보보 보호가 체계적으로 되지 않았으므로 가이드라인을 만들자는 목소리도 나오는 추세다"고 덧붙였다.
     
    사진: 상지대 의료경영학과 김유미 교수.

    EMR 인증제에서 심사원의 역할은 전문 의료정보 전문인력 양성 등 인증 개선

    상지대 의료경영학과 김유미 교수는 전자의무기록 시스템 인증제 도입을 앞두고 앞으로 심사원이 어떤 역할을 해야하는지에 대해 발표했다. 김 교수는 심사원이 궁극적으로는 전자의무기록 시스템 인증 기준을 개선하는 데 기여해야 한다면서 이를 위해 세계적 기준에 부합하는 교육과정으로 의료정보 전문 인력을 양성하고 끊임 없는 현장 적합성 검토와 현장 요구를 수용해야 한다고 강조했다.

    김 교수는 "대한보건의료정보관리사협회와 대한병원정보협회에서 전자의무기록 시스템 인증제 심사원으로 활동할 가능성이 높다. 오늘 발표는 공동으로 연구 과제를 수행한 결과물로 핵심은 심사원을 위한 인증 심사 교육과정을 개발하는 것이다"고 밝혔다.

    김 교수는 "인증 기준을 가지고 실제 심사에 적용하려고 보니까 인증 기준과 목적 등이 논란이 됐다. 과제 수행 과정에서 스터디를 한 다음에 다시 적용하는 과정이 진행됐다"며 "인증 기준은 교과서 대로 만들어 적용할 게 아니라 반드시 현장 검증을 거쳐야 한다. 심사원이 현장의 적합성 요구를 모니터링해 개선하고 다시 지원해야 한다"고 강조했다.

    그는 "전자의무기록 시스템 인증제 적용을 위한 이슈로는 인증 범위, 시스템의 정의, 인증 기준의 목적 등이 있다. 인증 기준는 100개 항목에서 97개로 정리됐다. 기준은 전자의무기록 기능을 모두 포괄하고 있는지 여부다"며 "EMR(Electronic Medical Record)은 병원 내에서 사용하는 의료 정보 시스템, EHR(Electronic Health Record)은 범국가적 차원에서 상호 운용 가능한 보건 정보 시스템 쉽게 구분할 수 있다"고 설명했다.

    그는 "전자의무기록의 범위를 어디까지 봐야하는지 논의가 있다. EMR은 병원 정보 시스템이 대부분이다. 정부는 전자의무기록 시스템 인증제를 통해 EMR의 국내 표준화뿐 아니라 향후 수출할 가능성까지 내다보고 있다"며 "의무기록은 종이와 필름까지 포함하지만, 전자의무기록은 영상·코드·벡터 그래픽 데이터 등 전체 의료 정보를 망라하는 기록을 포함한다"고 말했다. 

    그는 "힘스(HIMSS)는 각 병원을 대상으로 전자의무기록 성숙도를 평가가한다. ONC는 국가적 차원의 진료 기록를 인증한다"며 "우리나라의 전자의무기록시스템의 인증기준 범위는 병원 내 모든 정보 시스템 전체를 포함하는 것이 아니라, 종이 기반 EMR을 기본 개념으로 하는 최종 검사 결과만 포함한다"고 설명했다.

    김 교수는 "미국의 보건정보전략계획(ONC 2015~2020)에 따르면, 미국은 전자의무기록시스템의 목표를 정보기술 적용을 확대해 정보를 수집하고, 상호운영성과 보안을 통해 정보를 공유하고, 궁극적으로는 의료시스템·국민건강·의학연구·과학적 지식·혁신 등에 사용하는 것으로 하고 있다"고 밝혔다.

    그는 "전자의무기록시스템의 목표는 어떤 것에 주안점을 두고 심사할 수 있을까. 국민의 건강, 의료체계 개선, 비용 절감 등을 위해 고민하고 있다. 그 중에서 의료체계 개선은 중요하다. 의료체계에서 환자 안전 이슈가 대두된 것은 2000년대였다. 아직까지는 환자 안전이 크게 개선되지 않았다"고 말했다.

    김 교수는 "전자의무기록시스템 인증제를 통해 앞으로는 분절된 의료시스템을 통합하고, 건강할 때부터 관리하는 예방적 의료로 보건의료 시스템을 획기적으로 관리해야 한다"며 "그것을 가능하게 하는 것이 정보기술이다"고 짚었다.

    그는 "EMR·EHR 정보공유 기반의 미래 보건의료시스템을 만들기 위해서는 수가제도도 달라져야 한다"며 "종이의무기록 기반에서 행위별수가제는 의료서비스 행위에 대한 제한된 정보로 의료기관의 진료비를 보상해왔다. 전자의무기록 기반에서는 보다 확대된 정보를 통해 의료질과 가치기반의 수가제도를 운영해야 한다"고 강조했다.

    그는 "진료정보 교류의 확대 및 보편화 단계에서 통합의료전달체계 개념의 이익을 공유하고 책임 의료기관에 대한 수가체계 등 예방적 의료에 대해 수가보상이 이뤄져야 한다"고 덧붙였다.

    김 교수는 "우리나라 전자의무기록시스템의 인증 목표는 환자안전과 의료 질 향상 중에 특히 투약 절차에 집중하고 있다"며 "진료정보 교류나 상호운영성을 위한 기초정보 관리에 대한 명확한 기준은 아직 미흡하다. 앞으로는 이런 부분이 개선돼야 한다"고 말했다.

    그는 "전자의무기록시스템의 인증제에서 심사원은 우수한 인력을 양성하는 데 집중해야 한다. IT 분야, 보건의료정보 분야, 의료진 등을 대상으로 글로벌 교육과정 가지고 전문인력을 양성해야 한다"며 "국가가 정해준 대로가 아니라 같이 고민하고 현장 적합성과 현장 요구도 수시로 모니터링하는 감독 역할도 해야한다. 이에 따라 인증기준을 개선하는 데 기여해야 하는 게 심사원의 역할이다"고 강조했다.
     
    사진: 서울대병원 정보화실 최세원 교수.

    서울대병원 정밀의료 빅데이터 플랫폼 구축으로 맞춤형 치료 제공 

    서울대병원 정보화실 최세원 교수는 서울대병원 정밀의료 플랫폼 구축·운영 경험에 대해 발표했다. 서울대병원은 정밀의료 플랫폼을 도입해 차세대 유전체 서열 분석뿐 아니라 환자의 다양한 정보를 표준화하고 다학제로 검사를 통한 증상을 해석하고 의견을 공유해 환자에게 가장 적절한 치료법을 제공하고 있다.

    최 교수는 "서울대병원은 2004년에 전자의무기록을 도입했고, 3년전에 정밀의료 플랫폼을 구축했다"며 "정밀의료는 유전체 분석을 통해 질병을 사전에 예방하고 약물 효과, 부작용 여부를 파악해 맞춤형 치료를 가능하게 한다"고 말했다.

    그는 "처음에는 1990년도부터 2003년까지 인간 지놈을 가지고 분석하는데 10년에 걸쳐 예산 4조를 투입했다. 지금은 NGS 검사 결과를 100만원으로 일주일 만에 받아볼 수 있게 됐다. 15년 만에 검사가 발전한 것이다"고 설명했다.

    최 교수는 "배우 안젤리나 졸리가 2010년대 초반에 유전체 검사를 했는데 BRCA 변이 보인자가 나왔다. 그는 암이 발견되지 않았지만 예방적으로 수술을 받았다. 이에 따라 유전체 검사에 대한 관심이 증가했고 예방적 수술의 빈도도 올랐다"고 말했다.

    그는 "정밀의료의 발전은 각 정부의 투자 영향도 컸다. 지난 2015년 미국에서는 오바마 대통령이 정밀의료 계획을 발표해 많은 예산을 투입했다"고 덧붙였다.

    최 교수는 "무엇을 정밀의료라고 하는가. 한 가지 약을 환자에게 투여한다고 했을 때 환자가 가진 유전체에 따라 약의 효과나 부작용은 전혀 다를 수 있다. 만약 유전체 검사를 하면 검사 결과에 따라 개개인에 맞는 약을 사용할 수 있다"고 말했다.

    최 교수는 "현재 정밀의료는 환자의 유전체를 검사하면 시퀀싱을 한 다음에 분석하고 약물 정보를 검사해서 의사에게 데이터를 보내는 방식으로 진행되고 있다"고 밝혔다.

    최 교수는 "서울대에서는 지난 2017년부터 유전체 검사에 대해 보험 적용이 됐다. 유전체 검사 보험 적용은 전 병원에서 가능한 것은 아니고 사전에 승인 받은 기관에서 조건부로 가능하다. 특정 질병에 한해서만 보험을 받을 수 있다. 보험 검사도 두 가지 레벨로 나눠서 본인부담금이 차이가 있다"고 말했다. 

    그는 "서울대는 2017년에 유전체 검사 보험 적용이 되기 전에도 NGS 검사에 대해 연구하고 있었다. 이와 관련 플랫폼 및 패널에 대한 기술 연구도 해왔다. 3년 전에는 보험 검사가 도입 되면서 NGS 검사 기계를 도입했다"고 말했다.

    그는 "한 달에 100건씩 현재는 1년에 2000건의 유전체 검사가 진행되고 있다. 검사결과는 데이터의 사이즈가 커서 의무기록에 직접 결과를 넣을 수 없어 플랫폼 제공하는 회사를 통해 넣고 있다"며 "사이앱스(Syapse)는 미국 여러 병원에서 사용하는 정밀의료 플랫폼이다"고 설명했다.

    최 교수는 "사이앱스(Syapse) 정밀의료 플랫폼은 AWS 클라우드를 기반으로 한다. 이는 정보의 표준화뿐 아니라 소통과 정보공유 프로세스까지 개선한다. 지난 2017년 말부터 2018년 중순까지 정밀의료 빅데이터 플랫폼을 개발했고 플랫폼을 사용한 지는 1년 됐다. 클리니컬 데이터를 보내는 부분이 오래 걸렸다. 2017년 8월 심포지엄과 함께 플랫폼 사용을 시작했다"고 밝혔다.

    그는 "서울대병원은 환자의 유전체 해석과 표적항암제 등 효과적인 치료방법 결정을 위해 여러 환자의 임상·유전체 데이터를 통합해 임상 다학제 보드를 운영하고 있다"며 "암환자의 유전자 변이 분석 결과와 임상 데이터를 토대로 최적의 암 치료방안을 찾고 NGS를 기반으로 기술적 논의를 하고 있다"고 말했다.

    그는 "지금은 NGS 검사 데이터를 생산하고 축적해 활용하는 단계에 와 있다. 앞으로는 데이터베이스를 기반으로 새로운 가치를 창출하는 것이 목표다"며 "근거 기반 정밀의료 빅데이터 플랫폼, 데이터 공유 플랫폼을 바탕으로 피드백 구조에 기반한 지속적인 정보 학습이 가능한 기계학습 기반 정밀의료 빅데이터 플랫폼을 만들어야 한다"고 강조했다.
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    정다연 (dyjeong@medigatenews.com)