메디칼타임즈=최선 기자"상관성을 인과관계로 해석하는 등 시행착오가 빈번하다."최근 건강보험 빅데이터 개방 기조 아래 기초과학자·생명공학자들의 임상 데이터 분석이 늘어나면서 되레 '엉뚱한 결론'으로 귀결되는 사례 역시 늘고 있다.약제의 보험 적용 순서 및 치료 가이드라인 등의 의학적 지식 부족으로 데이터에 나타난 현상을 인과관계로 해석해 그릇된 결론을 도출하는 해프닝이 벌어지고 있는 것.실제로 데이터 발표 전까지 임상의의 개입이 없는 연구도 많다는 점에서 일부 학회는 의료 데이터 관련 연구에 의학자 개입을 명시하는 방안 등 해법 마련에 팔을 걷었다.자료사진7일 의학계에 따르면 기초과학자, 생명공학자들의 임상 데이터 분석 연구와 관련해 의학자의 리뷰 등 개입을 촉구하는 목소리가 커지고 있다.미국, 유럽들에선 임상의학자, 과학자, 공학자들이 함께하는 의학 학술단체 및 학술활동이 드물지 않지만 국내에선 빅데이터 공개, AI 고도화 등에 따라 최근 4~5년 새 과학자와 공학자의 의학회 연구 발표 활동이 빈번해지고 있다.융합과학, 분자의학 등 타 학제 연구진의 의학 연구 활동에 불을 지핀 것은 여러 임상기관의 데이터를 동일한 구조와 규격으로 축적한 공통데이터모델(CDM). CDM 자료 공개가 확대되면서 이를 분석하는 분산형 공동연구가 활발해지는 추세다.문제는 임상 데이터 분석을 위한 가설 설정부터 효율적인 검증 모델 산출, 교란 변수 제거에 의학자들의 도움이나 개입이 없어 적절한 결론을 이끌어내기 어렵다는 것.A학회 관계자는 "데이터 분석을 하다보면 그중에 얻어 걸리는 것이 있기 마련"이라며 "특히 가설을 세우고 검증하는 게 정상이지만 일부에선 이런 순서를 뒤바꿔 결론에 가설을 끼워맞추는 일도 일어나고 있다"고 말했다.그는 "데이터 분석을 통해 논문을 쓰는 것이 상대적으로 쉽기 때문에 타 학제에서 너도나도 임상 빅데이터 분석에 뛰어든다는 생각까지 한다"며 "A와 B의 상관성을 인과관계로 해석하거나 보험 규정상 1차 약제 사용후 2차 약제 사용이 가능한 것을 약제 스위칭 경향으로 해석하는 등 엉뚱한 결론이 많다"고 지적했다.지난 달 춘계학술대회를 개최한 의료정보학회에서도 몇몇 연구 발표에서 비슷한 현상이 관찰된 바 있다.GLP-1 약제의 순응도 분석에서 부작용, 약가, 장기 처방이라는 요소를 빼고 분석한 결과 순응도를 높인 요인은 연령으로, 낮춘 요인은 설포닐우레아와 인슐린의 사용으로 귀결됐다. 실제 임상 현장에선 환자의 순응도가 좋은 경우 3~6개월간 장기 처방을 내리기도 하지만 CDM 데이터 상으로는 이를 재처방이 없이 약물 순응도가 떨어진 것으로 오인할 가능성도 있다.실제로 해당 연구엔 내분비내과 등 관련 의료진이 리뷰하거나 임상 설계에 개입하지 않은 것으로 알려졌다.이와 관련 데이터 분석이 빈번할 수밖에 없는 의료정보학회도 개선책 마련에 골몰하고 있다.의료정보학회 모 임원은 "현재 기초과학 연구자들에게 별도의 의학적 지식을 제공하거나 교육을 하는 프로그램은 없다"며 "때로 번뜩이는 연구들이 있어 기초과학자들의 참여와 활성화는 긍정적이지만 그럼에도 불구하고 연구의 질을 올려야 한다는 데는 문제의식을 공유하고 있다"고 말했다.그는 "특히 보험, 치료 가이드라인, 약제 관련 의학 지식이 없다는 점이 문제점으로 지적된다"며 "타 학제 연구자들이 의학자들에게 가설 설정이나 분석 방법론에 대해 자문을 요청해도 시간 소요가 크다는 점에서 누가 나서려고 하지 않는 현실적인 어려움도 있다"고 지적했다.그는 "이에 따라 연구 논문 발표 시 필요한 이해관계 고지(disclaimer)와 같이 타 학제의 임상 데이터 분석 시 임상의학자 공동 참여 여부를 표시케 하는 방안을 고려하고 있다"며 "체크리스트 형태로 분석에서 고려해야 할 요소들을 스스로 확인하게 하는 방안도 검토하고 있다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=박양명 기자건강보험심사평가원은 여러 국가 및 특정 기관과의 비교연구가 가능한 국제표준 공통데이터모델(CDM) 개방 일정을 공개하고 연구자 이용 신청을 접수받는다고 13일 밝혔다.제공 데이터는 지난해 의료서비스를 이용한 전체 환자 층별 20%(약 1천만 명) 표본 추출, 대상 환자의 2018년 1월~2022년 4월 청구데이터를 CDM으로 변환한 데이터 등이다.데이터 제공 신청기간은 다음달 4일부터 29일까지 26일 동안이다. 심평원 홈페이지(www.hira.or.kr /알림/공지사항(번호 5582)) 및 개방시스템(www.opendata.hira.or.kr /고객지원/공지사항)에 구체적인 내용을 공지하고 있다. 심평원은 7월 한 달 간 접수 받은 연구계획서 중 선정위원회 심의를 통해 우선적으로 개방할 10개의 연구 과제를 선정하고, 공공데이터제공 심의위원회를 거쳐 8월 중순부터 순차적으로 데이터를 제공한다.  이번에 개방하는 공통데이터모델(CDM)은 개인정보 유출 위험 없는 안전한 방식으로 제공되며, 이용 수수료는 없다.  김무성 빅데이터실장은 "이번 개방을 통해 연구자는 심평원의 국가 단위 데이터와 의료기관의 임상데이터 및 다국가 보유 데이터까지 연계한 연구가 가능해 질 것"이라고 말했다. 

메디칼타임즈=이창진 기자 한림대성심병원(병원장 유경호)은 2일 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 '히어로'(HERO: Harmonic intEgrated Reasearch platfOrm)를 개발했다고 밝혔다.한림대성심병원은 데이터 레이크 플랫폼 '히어로'를 개발했다.히어로는 연구자가 가장 효율적으로 빅데이터 및 인공지능(AI) 관련 연구를 이끌어나갈 수 있도록 돕는 빅데이터 활용‧분석 플랫폼이다.연구자의 임상경험과 AI를 진료에 접목시킬 수 있는 연구를 최적화할 수 있는 플랫폼을 만들자는 아이디어에서 태어난 히어로는 약 6개월간 SK㈜ C&C와 협업을 통해 개발됐다.데이터 레이크는 각 기관에서 수집된 다양한 데이터를 원시 형태(raw data)로 저장해 다양한 유형의 빅데이터를 관리하는데 최적화된 데이터 저장소를 말한다. 즉, 데이터 마트가 쉽게 마실 수 있도록 정제 및 포장된 생수 저장고라고 한다면 데이터 레이크는 보다 자연적인 상태의 큰 호수 자체를 의미한다.두 기관은 한림대의료원 병원별 온프레미스 환경에서 표준화된 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 생산장비 보완, 저장장비 내 데이터추출 기법 등을 새로 개발하여 데이터 레이크를 구축했다.히어로는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드가 접목된 하이브리드 클라우드 환경에서 운영되며, 유연한 환경설정 안에서 데이터를 쉽게 파악하고, 분류 및 분석을 할 수 있다.기존 '임상 데이터 웨어하우스'(CDW)가 제공하던 사용자 인터페이스·사용자 경험(UI·UX)도 대폭 개선하여 연구자 친화적 플랫폼을 완성했다. 또 퍼블릭 클라우드 내에서 머신러닝을 통한 결과 예측모델 개발도 가능해서 기존 데이터베이스나 데이터웨어하우스보다 한층 진보된 플랫폼이다.최근 한국데이터산업진흥원 주관 데이터품질인증제도를 통해 데이터 표준, 업무 규칙, 데이터 패턴, 허용 범위, 코드값, 무결성, 표준정의 등 품질에 영향을 미치는 요소들을 종합적으로 심사받아 정합률 99.99%를 받았다.특히 히어로는 SK㈜ C&C가 개발한 데이터 분석 플랫폼 아큐인사이트 플러스를 탑재했다. 데이터 분석, 모델 생성, 배포, 관리 등의 연구를 빠르고 매끄럽게 진행할 수 있고, 고도화된 데이터 분석이 가능하다.또 클라우드 환경을 통해 다기관 연구자들이 같은 공간에서 데이터 활용이 가능한 공동연구 생태계를 구축할 수 있다.의료영상저장전송시스템(PACS) 내 이미지를 범용 이미지 파일 형태로 변환하여 통합 관리하고 검색 조건에 따라 일괄 다운로드 받을 수 있다는 것도 히어로만의 장점이다.서영균 빅데이터센터장은 "히어로를 통해 국책사업인 데이터중심병원 컨소시엄 등 다기관 데이터 공유 및 협력연구 생태계를 조성했다"면서 "플랫폼을 더욱 고도화시키고, 다양한 공동연구를 주도하는 등 한림대성심병원이 의료데이터 표준화 및 의료 빅데이터 연구를 선도하는 역할을 이어나갈 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.한림대성심병원 빅데이터센터는 최근 한국데이터산업진흥원 주관 데이터품질인증제도에서 공통데이터모델(CDM, Common Data Model) 의료데이터로 데이터품질인증 부문 최고 등급인 '플래티넘' 등급을 획득했다.

메디칼타임즈=최선 기자 한국의약품안전관리원이 내년 창립 10주년을 맞아 조직 규모에 걸맞는 전문성을 발휘하겠다는 비전을 제시했다. 의약품 안전정보 전문기관을 표방하며 2012년 출범한 관리원은 현재 의약품안전정보본부, 의약품부작용피해구제본부, 마약류통합정보관리본부 등 4개 본부에 걸쳐 16팀으로 사업 영역을 확장한 상태. 인력도 출범 초기 35명에서 179명으로 늘어났다. 그만큼 의약품 안전/부작용 정보를 중심으로 관리원을 필요로 하는 사회적 수요가 증가했다는 뜻이다. 의약품안전관리원은 의약품 부작용 피해구제, 마약류정보 관리 등의 수요가 지속 증가하고 있다는 점을 고려, 최우선 추진 과제로 예산 확보 및 고유 업무 추진 강화를 위한 법률 제개정 추진을 목표로 설정했다. 독자 영역을 확대해 의약품안전관리원만이 할 수 있는 전문성과 특화 분야를 발굴하겠다는 것. 관리원이 계획한 업무 확대 분야 및 인력, 예산 확보 등의 방안은 어떻게 될까. 24일 오정완 신임 의약품안전관리원장을 만나 추진 과제에 대해 이야기를 들었다. ▲신임 원장으로서 최우선 추진과제는? 오정완 신임 의약품안전관리원장 의약품 안전관리에 있어 능동적 대처를 위한 예산 확보 노력을 최우선으로 꼽는다. 의약품 부작용 피해구제 사업을 하고 있지만 여전히 많은 국민들이 좋은 제도에 대해 잘 모르는 편이다. 국민 생활과 밀접한 의약품 부작용 피해구제 홍보 예산 확대 추진하고 있는데 2016년부터 2021년까지 8200만원을 유지하고 있지만 광범위한 지속 홍보를 위한 증액이 필요하다. 또 능동적 약물감시 수행을 위해 의료기관별 상이한 전자의무기록(EMR) 자료 표준화 및 통합·분석이 가능한 공통데이터모델(CDM) 확대를 추진하고자 한다. 2021년 20개소 2800만명 환자정보에서 2022년에는 35개소에 걸쳐 5000만명에 달하는 환자정보 구축이 필요하다. 의료기관‧약국 현장에서 발생하는 의약품 이상사례의 신속한 모니터링 및 평가를 위해 지역의약품안전센터 운영비 등 현실화도 추진하겠다. ▲현재 고유 업무와 향후 발굴할 업무는? 현재 출연사업으로 의약품 부작용 인과관계 조사 규명, 의약품안전정보관리시스템 구축, 의약품안전정보 수집/분석/평가/관리/제공, 안전정보 개발 및 활용을 위한 연구 조사, 부작용 피해구제를 하고 있다. 위탁사업으로는 의약품통합정보시스템의 유지관리 업무와 마약류 취급보고 정보의 수집 조사 제공, 첨단바이오의약품 장기추적조사 및 기술지원을 하고 있다. 고유 업무를 추진하기 위해선 관련 근거가 필요하다. 먼저 의약품 안전정보에 한정된 업무에 의약품 안전관리 및 교육‧훈련에 관한 근거를 추가해 의약품 안전관리 전문인력 양성 및 전문성 축적 등을 연계하고자 한다. 또 의약품통합정보시스템의 유지·관리, 마약류통합정보관리센터의 업무 등 위탁사업을 출연사업으로 편입을 추진할 생각이다. 1년 단위 위탁계약 체결에 따른 인력운용의 어려움을 해결하기 위한 방안이다. 중‧장기 과제로는 한국의약품안전관리원 설립 및 운영에 관한 법률 제정으로 고유 업무 및 신규사업 확대 기반을 강화하고자 한다. ▲업무 확대와 함께 인력 충원이 문제 시 되고 있다. 해결 방안은? 업무 확대에 대비해 적정 수행 인력 확보에 최우선 노력을 하겠다. 현행 조직은 TF를 포함해 4개 본부 18개 팀이다. 인력은 정규직 94명, 계약직 85명까지 179명인데 예산은 총 172억 5000만원으로 향후 확장될 고유 업무를 고려하면 빠듯하다. 무엇보다 관리원에 대한 신규 업무 수요가 지속 확대되고 있다. 올해 3월 제정, 공포된 위기대응 의료제품 부작용 보고 및 추적조사/정보시스템 구축이 신규 업무로 지정된 데 이어 2024년 시행 예정인 장애인 의약품 안전정보 접근성 보장을 위한 실태조사, 교육 홍보 사업이 있고 불순물 생성/혼입 의약품 관련 비용보상 및 예방체계 구축 사업 법안도 국회에 계류중에 있다. 단계적 일상회복 및 의약품 안전관리 정책환경 변화에 따라 확장하는 업무 분야 인력을 확보하도록 식약처, 기재부와 협의하겠다. 의약품 안전관리 정책 지원 기능 강화를 위해 '의약품 이상사례 분석‧평가', '전문인력 양성‧교육' 등 업무 증가분의 반영도 필요하다. 약사법 개정 등을 통한 업무확대 가능성을 모니터링하고 식약처와 유기적으로 협력해 업무소요 발생 시 차질이 없도록 적정 인력 확보에 적극 노력하겠다. ▲긴급사용승인 절차가 진행되는 등 코로나19 관련 치료제들의 도입이 가시화되고 있다. 또 내년부터 DSUR(최신 안전성 정보 보고)가 시행된다. 의약품안전관리원의 역할 및 식약처와 업무 분담 체계는? 올해 위기대응 의료제품법이 제정됨에 따라 '긴급사용승인 제품'에 대한 이상사례를 의약품안전관리원에 보고토록 정해진 바 있다. 이에 따라 현재 식약처에서 검토가 진행 중인 '코로나19 경구용 치료제'가 긴급사용승인 되는 경우, 당해 품목에 대한 이상사례 발생 시 의약품안전관리원에 보고가 이뤄질 예정이다. 식약처와 품목 코드 부여 등에 대해 협의를 진행하고 있다. DSUR은 시판 전 임상시험 중 발생한 안전성 정보와 관련된 내용에 해당하는데 의약품안전관리원은 식약처의 요청에 따라 재심사 및 위해성관리계획(RMP) 대상 의약품에 대한 시판 후 정기보고(PSUR) 관련 안전정보를 주로 검토하고 있다. ▲최근 국정감사에서 코로나19 백신 부작용 관리가 부족했다는 지적이 나왔는데 해결방안은? 의약품안전관리원은 국내 의약품 부작용 수집·분석·평가 전담기관으로써 질병청으로부터 '코로나19 백신'에 대한 부작용 보고자료를 공유받고 있다. 병·의원, 약국 및 지역의약품안전센터 등으로부터 자체적으로 수집한 국내 부작용 보고자료와 종합적으로 분석해, 분석결과를 식약처 및 질병청에 공유하고 조치방안을 논의하고 있다. 코로나 19 대유행 상황에서 안전관리 전문기관으로서 안전성 이슈 등에 대한 국내·외 현황을 지속적으로 모니터링하고 필요 시 식약처의 허가사항 변경 등 안전조치를 지원할 계획이다. ▲국내 의약품 안전관리를 제약회사에 의존한다는 지적이 나온다. 의약품은 독성, 약리시험 등 비임상시험 및 사람을 대상으로 하는 임상시험 자료를 토대로 안전성과 유효성이 입증된 품목에 한정해 시판허가가 이뤄지며 허가된 품목에 대해는 당해 품목에 대한 허가권자(제약회사)가 지속적인 품질관리에 관한 사항을 포함해 약물감시 업무를 수행하도록 약사법령에서 정하고 있다. 이는 국제적으로도 동일한 관리 수준에 해당한다. 의약품안전관리원은약사법제68조의4에 따라 의약품 부작용 및 품목허가정보 등 의약품 안전과 관련한 각종 정보의 수집, 관리, 분석, 평가 및 제공 업무를 전문적으로 수행하고 있다. 제약사의 안전성 정보 보고 외에 정부(의약품안전관리원 포함) 주도의 국내 이상사례 수집 및 모니터링과 제약사의 안전관리책임자를 대상으로 법정 교육(연 3회)을 실시하는 등 식약처 및 제약사와 연계를 강화하겠다.

메디칼타임즈=박양명 기자 건강보험심사평가원(원장 김선민, 이하 심평원)은 지난 1일 국립암센터(연구책임자 김영우 연구소장)와 '환자혈액관리 지원을 위한 수혈 적정성 평가' 공동 연구를 수행하기 위해 업무 협약을 체결했다고 4일 밝혔다. 국립암센터는 보건복지부 정책연구용역 사업인 환자혈액관리 연구를 위해 HIRA CDM을 활용하며, 심평원과 2025년까지 공동연구를 수행해 혈액 사용량 관리를 통한 수혈환자 안전 관리 가이드라인을 개발한다. HIRA CDM은 심평원 청구데이터를 공통데이터모델(Common Data Model) 형식으로 표준화한 자료다. 국립암센터는 HIRA CDM으로 전 국민의 수혈 현황을 파악하고 향후 CDM을 보유한 의료기관의 수혈 임상자료도 연계해 국내 수혈 적정성 평가를 위한 근거 및 가이드라인 개발에 활용할 예정이다. 또 이번 공동 연구는 CDM을 보유하고 있는 기관의 데이터를 직접 교류하지 않고 분석코드만 공유해 결과 값만 비교하는 분산연구 방식으로 진행된다. 심평원은 지난 3월, 과거 10년 간(2010~19년) 진료비 청구데이터를 공통데이터모델(CDM)로 구축했다. CDM은 국제적 표준 용어를 적용해 여러 국가·기관이 보유하고 있는 데이터를 표준화한 모델로 서로 다른 데이터의 용어와 구조를 표준화해 기관 간 데이터 연계와 융합이 가능하다. 박한준 빅데이터실장은 "HIRA CDM은 다른 기관의 데이터와 연계·활용이 가능한 데이터로 국내 최초로 전 국민 의료이용 데이터를 CDM으로 구축한 것은 보건의료 빅데이터의 새로운 가치를 창출하는 계기가 될 것"이라고 말했다. 또 "심평원은 이번 공동연구를 시작으로 국내외 유관기관 및 전문가들과 지속적으로 협력해 국내 CDM 선도 기관으로서 주도적 역할을 수행하겠다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=최선 기자 "데이터는 4차 산업혁명의 쌀" 반도체는 산업에서 안 쓰이는 곳이 없다. 그래서 반도체를 '전자산업의 쌀'이라 말한다. 4차 산업 혁명, 그리고 빅데이터 시대가 도래하면서 비슷한 비유가 생겼다. 데이터는 이제 4차 산업혁명의 쌀이다. 이런 관점으로 접근하면 의료기관이 새롭게 보인다. 전자의무기록시스템(EMR)으로 중무장한 의료기관은 치유의 공간을 넘어 데이터의 생성 및 가공의 공장으로 새 지위를 찾을 수 있다. 환자들의 생생한 정보가 생성, 가공되고 축적이 되는 곳. 4차 산업혁명을 예견한 많은 사람들이 그래서, 다시 병원을 주목한다. 그런 사람들 중에 김정현 강원대병원 빅데이터센터장도 역할을 다하고 있다. 강원대병원은 4차 산업혁명의 최전선 병원으로 탈바꿈 중이다. 김정현 센터장을 만나 빅데이터가 바꿀 미래 의료 환경에 대해 들었다. ▲강원대학교병원 빅데이터센터 소개를 부탁드린다 강원대학교병원 빅데이터센터장을 맡고 있다. 요즘 4차 산업혁명 시대에 정부가 빅데이터를 기반으로 한 바이오헬스 산업을 신성장 육성산업으로 강력하게 추진하고 있다. 특히 코로나 사태를 겪으면서 비대면 산업의 육성 및 필요성이 강조돼 서울 대형병원들 중심으로 정밀의료, 닥터엔써 등 인공지능, 빅데이터를 이용한 첨단 의료 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 김정현 강원대학교병원 빅데이터센터장 강원대병원도 2018년 2월 공통데이터모델(CDM) 기반으로 다기관 빅데이터 연구 활성화 및 의료 빅데이터를 활용한 다양한 헬스케어 R&D 사업 활성화를 위해 강원대학교병원 빅데이터 센터를 개소했고 의료빅데이터 관련 연구 및 사업 유치 등 다양한 활동들을 하고 있다. 2016년에 처음 발족한 의료빅데이터 컨소시움(OHDSI)에 초창기 멤버로 참여해 2017년 병원 임상 정보의 표준화 작업을 완성했고, 2018년 4월에는 산업부에서 공모한 CDM 기반 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 사업에 한국 OHDSI 컨소시움이 최종 선정됐다. 2018년 말에 병원 임상데이터를 통합 업그레이드 버전의 CDM으로 1차 전환 작업을 마쳤고, 2019년 가을에 통합 업그레이드 버전의 CDM으로 2차 전환 작업과 CDM 기반 다기관 분산연구망 플랫폼인 FeederNet 프로그램도 설치했다. 2019년 말에는 곤지암에서 아주대병원 및 몇몇 병원들과 CDM 연구 자유지대에 관한 MOU도 체결해 CDM 관련 빅데이터 연구의 기반을 마련했다. 센터 업무를 효율적으로 운영하기 위해 학술분과, 기술융합분과, 윤리분과를 하부조직으로 만들었다. 학술분과에서는 기본적인 빅데이터 다기관 공동 연구를 수행하고, 정기 학술세미나 및 워크샵, 그리고 빅데이터 기반 제약사들의 임상 연구들을 수행할 예정이다. 빅데이터 기반 맞춤형 의료, 만성질환 관리, 맞춤형 건광관리서비스 모델 개발 등을 목표로 하고 활동을 하고 있다. 기술 융합분과에서는 CDM 데이터 관리 지원 및 CDW 용어 매핑 및 ETL 테이블 작성 작업 등을 지원하고, 또 그때 당시 지금도 계속 그렇지만 정부가 바이오 빅데이터를 활용한 여러 가지 연구 및 R&D 사업들을 폭발적으로 공모를 하고 있는데, 규모가 큰 과제를 수주하기 위해 빅데이터 기반 헬스케어사업 TFT를 만들어 여러차례 과제 공모 회의를 통해 아이디어를 모았다. 그 결과 작년 말에 강원도가 발주한 정밀의료 빅데이터 플랫폼 구축 사업 및 과기부에서 공모한 2017 라이프로그 빅데이터 플랫폼 구축 사업에 핵심 참여기관으로 사업에 참여하게 됐다. ▲정밀의료 빅데이터 산업 생태계 조성과 지역 발전한 공로로 최근 강원도지사 표창 수상한 것으로 안다. 빅테이터 산업 생태계 조성 단계는? 그간 어떤 큰 역할을 했다기보다도 앞으로 열심히 해달라는 의미로 상을 주신게 아닌가 한다.(웃음) 굳이 제 역할을 말씀드리자면 강원도 정밀의료 빅데이터 플랫폼 구축 사업에서 저희 병원이 이 사업에 적극적으로 참여할 수 있도록 집행부를 설득하고 우리 병원의 역할을 정립하는데 노력을 했다. 사실 정밀의료 빅데이터 플랫폼 사업이 어느 한 기관만이 할 수 있는 것도 아니고, 여러 병원들과 여러 IT 기업들이 참여해서 상호 신뢰하에 유기적인 협력체계가 잘 유지돼야만 성공적인 결과를 도출할 수 있다. 강원대병원은 적극적인 의지를 가지고, 강원도 거점 국립대병원으로서의 역할을 할 수 있도록 노력했다. 그 결과 이번 정밀의료 빅데이터 플랫폼 사업 뿐 아니라 라이프로그 빅데이터 플랫폼 사업도 핵심 참여기관으로 참여하게 됐다. 또 정밀의료를 실현하기 위해서 MRI, CT 등 의료 영상데이터, 병리 데이터, 생체 시그널 데이터 등 비정형데이터들이 중요한데, 표준화는 돼 있지 않은 상황이다. 이러한 비정형데이터들의 표준화 작업을 수행할 예정이다. ▲정밀의료 빅데이터 구축이 활성화 된다면 향후 미래 의료는 어떻게 변할 것으로 보는지? 정밀의료는 환자의 병원 임상정보 및 유전체 정보, 환경요인, 생활습관 등을 종합적으로 분석해 개인 맞춤형 치료 방법을 제공하는 의료 서비스를 말한다. 현재 강원도에서 추진하고 있는 정밀의료 빅데이터 서비스 플랫폼은 환자들의 병원 임상 데이터, 유전체 데이터, 및 라이프로그 데이터까지 통합 빅데이터 서비스 플랫폼 구축 사업으로 이러한 통합 빅데이터를 기반으로 개인 맞춤형 정밀의료의 실현이 가능할 것으로 생각한다. 또 인공지능, 임상의사결정지원시스템(CDSS)의 일종의 닥터앤써와 같은 소프트웨어를 기업들과 함께 개발해 1, 2차 병원에 실증사업을 통해 타당성 검증 후 의료기관에 확산하거나, ICT 기업과 연계한 디지털 헬스케어 사업화 기반 조성 등이 가능할 것으로 생각한다. 그리고 개인별 건강정보를 바탕으로 사전에 질병을 예측해서 개인별 맞춤형 질병, 예방 프로그램을 통한 질병 예방을 강화하고, 의료기관, IT 기업, 제약사, 의료기기업체, 연구소 간 상호 협력을 바탕으로 약물 등 치료제를 신속하게 개발할 수 있고, 치료 프로세스를 환자 위주로 변화하는 등 지속적인 의료 혁신이 가능해진다. 이를 통해 1, 2차 의료기관 및 지역 거점 의료기관들의 역량을 지금보다 한층 개선시켜 현재 서울의 대형병원으로의 환자 쏠림 현상도 획기적으로 개선해 왜곡된 의료전달체계를 개선할 수 있을 것으로 기대한다. 일각에서 우려하는 의사가 하는 일의 대부분이 인공지능으로 대체된다든지 데이터 사이언티스트가 주된 역할을 할 것이라는 예측은 일정부분 그럴 수도 있지만, 제 생각에는 의사 결정(decision making)의 보조역할이지 그래도 환자를 현장에서 진료하고 임상데이터를 생성하는 의사들의 고유 역할은 유지되거나 또 다른 역할이 있을 것으로 본다. ▲환자 개인별 특성에 맞춘 정밀의료 구현에 빅데이터가 어떻게 활용될 수 있나? AI를 활용하거나 접목한 실제 사례가 나왔고 의료 분야에서도 복잡한 의사 결정에 도움을 받는 사례가 늘고 있다. 닥터 엔써 등 AI 솔루션 개발 사업이 활발히 추진되는 상황이다. 하지만 기본적으로 학습 데이터가 부족하면 인공지능의 우수한 성능을 기대하기 어렵고, 표준화되고 정제된 데이터가 없다면 양질의 결과물을 얻기 힘들다. 우수한 AI 딥러닝 알고리즘이 개발된다고 하더라도 양질의 임상 데이터가 없으면 무용지물이나 마찬가지다. 그래서 양질의 의료 빅데이터가 중요하고, 그런 측면에서 이번 강원도 정밀의료 빅데이터 서비스 플랫폼 구축 사업은 큰 의미가 있다고 생각한다. 환자들의 병원 임상정보 및 유전체 정보, 라이프로그 데이터 및 비정형 데이터까지 통합 빅데이터 플랫폼을 구축하게 된다면 이러한 통합 빅데이터를 기반으로 딥 러닝 기법으로 알고리즘을 개발해야 한다. 이를 통해 질병의 진단 및 치료, AI 솔루션, CDSS 등을 개발해 보다 더 정확한 진단 및 치료, 더 나아가 개인 맞춤형 예방 프로그램까지 실행이 가능할 것으로 생각된다. 즉, 다시 말해서 맞춤형 정밀의료를 구현하는데 빅데이터를 기반으로 한 AI가 필수적이다. ▲빅데이터 구축에는 양질의 데이터 확보 및 데이터 표준화 작업이 필수적인데 환자 모집 및 데이터 표준화 작업은 어떻게 진행할 예정인지? 현재 각 병원에서 사용하고 있는 EMR이 표준화 돼 있지 않고, 병원간 데이터 체계가 다르다 보니 병원들의 데이터들을 모아 빅데이터를 만들 수가 없다. 따라서 병원들 간의 각기 다른 용어 체계를 표준화해서 모으는 것이 중요하다. 강원도 정밀의료 빅데이터 서비스 플랫폼에 참여하고 있는 삼성서울병원, 분당차병원 등 수도권 대학병원들과 강원대병원, 한림 춘천병원, 원주 기독병원 등 도내 대학병원들의 병원 임상 데이터들은 삼성서울병원에서 개발한 통합연구플랫폼(CDW)을 기본으로 용어 표준화 작업을 한 뒤 CDW 형태로 더존비즈온의 보안구역 가상화 공간에 데이터를 저장할 예정이다. 그리고 비정형 데이터들에 대해서는 작년 9월 보건복지부에서 보건의료 데이터 활용 가이드라인이 나왔는데, 거기에 맞게 의료영상, 병리데이터, 및 생체 시그널 등 비정형데이터들의 가명화, 익명화 처리를 해서 정밀의료 빅데이터 플랫폼에 이관할 예정이다. 표준화된 데이터를 가지고 PACS 영상 이미지라든지 병리 이미지들의 질환별 주석 작업과 중환자실의 표준화된 생체 시그널 데이터를 가지고 폐혈증이나 급성심근경색증 같은 응급 상황들에 대한 예측 알고리즘을 개발해 볼 예정이다. ▲올해 3월부터 '강원 정밀의료 규제자유특구'를 지정받고자 T/F 팀이 구성된다고 한다. 규제자유특구로 지정받게 되면 어떤 변화가 생기는지? 강원도가 정밀의료 규제자유특구 지정을 받기 위해 중소벤쳐기업부에 6개 질환에 대한 정밀의료 CDSS 및 디지털치료제 개발 과제 사업 공모에 참여할 예정이고 현재 준비단계에 있다. 저희 병원도 이 사업에 전립선암 발생 예측 CDSS 기술개발 과제로 참여 중이다. 데이터 3법이 제정되고 또 작년 9월에 복지부에서 의료 부문에 특화된 가이드라인도 나왔지만, 아직 명확하게 명시되지 않고 모호한 부분이 있어 상세 시행규칙과 가이드라인이 제시돼야 하고 의료법과의 정리가 필요한 부분이 있다. 기업 등 제3자가 이러한 보건의료 데이터를 이용한 어떤 연구나 사업을 계획하더라도 원 데이터를 내려받을 수 있는 게 아니라 플랫폼 상에서 통계 처리된 결과값만을 가져갈 수 있기 때문에 기업 입장에서는 아직까지는 한계가 있을 수 밖에 없는데, 특구가 지정이 되면 지정된 기관이나 특정 공간에서 데이터를 어떠한 규제없이 제품으로 개발이 가능해질 것으로 생각되고 강원도 지자체 입장에서도 관련 바이오헬스, IT 기업 유치에 유리할 것으로 생각된다. ▲빅데이터나 인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명을 의료계와 접목시키기 위한 다양한 시도가 이어지고 있지만 민간의 영역에서는 한계가 있는 것이 사실이다. 가장 절실한 지원책이나 제도는? 일단 빅데이터를 확보하기 위해서는 무엇보다도 각 병원들의 데이터 표준화와 개인정보를 보호하는 안전한 활용 방안 마련이 시급하다. 그래서 현재 CDM이라든지 클라우드 방식의 정밀의료정보시스템이라든지 여러 가지 방법들이 현재 활발하게 추진 및 시도 되고 있는 중이고, 정밀의료 빅데이터 플랫폼 사업도 그중 하나다. 데이터 3법이 제정됨에 따라 의료 분야에서도 가명 처리된 정보를 활용해 다양한 산업적 활용 가능성이 열렸지만, 아직 모호한 부분이 있어 상세 시행규칙과 가이드라인이 필요한 부분이 있다. 예를 들면 가명화 및 익명화 처리된 데이터라 하더라도 각 기관의 IRB나 데이터 심의위원회의 심의를 통해 사용 유무가 결정이 돼야 한다. 무엇보다 각 병원들의 고유 자산인 의료 데이터 사용에 대한 신뢰를 바탕으로 한 거버넌스 확립, 철저한 보완대책 마련 및 적절한 보상책, 보상책이라고 하면 적절한 수가를 신설해서 데이터 사용에 대한 보상이 있어야 충분한 동기유발이 될 수 있다. 그리고 IT 기업 입장에서는 모든 의료 데이터를 규제를 완전히 풀 수는 없기 때문에 개인 식별 민감 데이터에 한해서는 특정지역 공간 내에서 데이터를 가공해서 산출물을 개발할 수 있도록 완성도 높은 플랫폼 구축 및 규제자유특구 지정 등이 필요하다. 이를 뒷받침할 수 있도록 정부의 적극적인 재정 및 제도적 지원이 필요하다.

메디칼타임즈=이인복 기자 한국로슈진단(대표이사 조니 제)이 헬스케어 빅데이터 벤처기업인 에비드넷(대표이사 조인산)과 데이터 기반의 선도적 디지털 헬스케어 환경 조성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 업무협약을 통해 양사는 맞춤의료 활성화를 위해 한국로슈진단의 임상적 의사결정 지원 플랫폼 네비파이 튜머보드®와 의료데이터를 국제 표준인 공통데이터모델(Common Data Model, CDM)에 맞춰 변환하는 에비드넷의 데이터 기술을 연계할 계획이다. 또한 양사는 의료데이터 표준화부터 임상적 활용도 개선까지 전 단계에 걸친 협업 시스템을 구축한다. 개별 의료기관에서 각기 다른 포맷으로 기록된 전자의무기록(EMR)을 에비드넷이 국제 표준에 따라 공통데이터모델(CDM)로 가공하면 한국로슈진단은 의료진이 이 가운데 유의미한 정보를 쉽고 빠르게 확인할 수 있도록 네비파이 튜머보드®로 임상적 의사결정을 지원하는 형식이다. 이를 통해 조직검사, 엑스레이 검사결과 등 환자 데이터가 한 눈에 볼 수 있도록 정리되며 자연어 분석을 통해 각 환자에게 최적화된 글로벌 임상시험, 간행물, 가이드라인 등이 추천돼 환자별로 맞춤화된 의료서비스를 제공할 수 있게 된다. 이를 위해 양사는 네비파이 튜머보드®와 공통 데이터 모델(CDM)을 효율적으로 연동하기 위한 기술 협력을 진행하고 2개 이상의 상급종합병원에서 시범운영을 진행할 계획이다. 또한 데이터 연구 생태계 활성화를 위해 사업협력의 장점과 혜택, 효용가치 등을 미디어 활동, 공동 학술행사 등 다양한 채널을 통해 업계에 소개할 계획이다. 한국로슈진단㈜ 조니 제(Johnny Tse) 대표이사는 "앞으로도 혁신적인 진단 솔루션과 디지털 기술을 활용해 국내 환자들이 최적화된 맞춤의료를 받을 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. 조인산 에비드넷 대표는 "빅데이터를 통한 정밀의료와 예측의료는 근거 중심 의학의 궁극적인 지향점"이라며 "글로벌 진단 기업인 로슈진단과의 협업이 우리나라 보건의료계에 큰 변화를 가져올 것으로 기대한다"고 밝혔다. 한편, 네비파이 튜머보드®는 한국로슈진단의 본격적인 디지털 헬스케어 진출을 알린 클라우드 기반의 데이터 플랫폼으로 환자 데이터를 한 눈에 볼 수 있어 다학제 진료 등 의료진의 임상적 의사결정을 효율화한다.

메디칼타임즈=이인복 기자 코로나19 바이러스 사태로 한국 의료시스템과 빅데이터에 대한 세계적인 관심이 높아지고 있지만 현행 법에 의해 완전히 장벽이 막히면서 의학자들이 골머리를 썩고 있다. 해외 유수 학회나 기관에서 공동 연구 등을 위한 러브콜을 보내고 있지만 원천적으로 길이 막혀 방법이 없기 때문이다. 이로 인해 이들은 오는 8월 시행 예정인 데이터 3법에 기대를 걸고 있지만 이 또한 쉽지 않을 것으로 전망된다. 해외 학회·의료기관 잇딴 러브콜…현행 법상 원천적 장벽 외과 계열인 A학회 이사장은 5일 "세계 의학계의 가장 큰 두 축인 미국과 유럽학회에서 공동 연구를 제안해 왔지만 진행하지 못하고 있는 상태"라며 "아시아 파트너로 한국을 지정했지만 진행하다보니 사실상 불가능에 가까운 상황"이라고 털어놨다. K의료가 부각되며 공동 연구에 대한 수요가 늘고 있지만 현행법의 규제의 방벽이 높다. A학회에 따르면 실제로 미국과 유럽학회들은 건강보험 기반으로 이뤄진 한국의 빅데이터와 세계에서 손가락에 꼽힐 만큼 우수한 수술 술기에 대한 관심이 높은 상태다. 미국과 유럽에 비해 국내 암 환자의 수술 생존율이 월등하게 높다는 점에서 이에 대한 배경에 관심을 보이고 있는 상황. 손꼽히는 유수 학회들에서 공동 연구 러브콜을 보내는 이유도 여기에 있다. 하지만 현재 수술 경과를 포함한 환자 정보는 아무리 익명화 처리를 한다 해도 개인정보보호법에 의해 공유 자체가 불가능한 상황이라는 점에서 이같은 논의는 한 발짝도 진행 되지 못하고 있는 상황이다. A학회 이사장은 "K-방역, K-의료를 외치면서 학회를 중심으로 하는 일종의 공익 목적의 연구도 불가능하게 한 이유를 도저히 납득하기 어렵다"며 "한국 의료와 의학의 우수성을 알릴 수 있는 기회인데 시도조차 하지 못하고 있는 현실이 안타깝다"고 꼬집었다. 이는 비단 A학회의 문제만이 아니다. 최근 한국이 아시아에서 주목받는 의료 강국으로 떠오르면서 한-일, 한-중 이나 아시아 학회를 국내에서 이끄는 경우가 많지만 여기서도 공동 연구는 요원하다. 아시아 국가들간에 환자군별 특성을 비교하기 위한 연구를 도모하고 있지만 환자 정보 공유 자체가 현행 법에 막혀 애를 먹고 있는 이유다. 기관 단위 연구도 마찬가지 상황이다. 빅5병원 중 하나인 B대형병원은 세계에서 손꼽히는 미국의 의료기관과 MOU를 맺고 공동 연구 과제를 발족했지만 데이터 공유에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 B대형병원은 결국 국내 데이터를 별도로 가공해 결과를 낸 연구 논문과 MOU를 맺은 병원의 데이터를 메타 분석하는 형식으로 우회로를 찾아가고 있다. 한국의 데이터를 한국에서 분석해 연구 결과를 내고 미국의 데이터는 미국 연구진이 별도로 분석해 연관 관계 등을 찾아가는 방식이다. 이 병원 빅데이터 관리 책임자인 C교수는 "개인 정보를 아무리 털어내도 병원의 데이터가 기관 밖으로 나가는 것 자체가 금지돼 있어 연구에 한계가 있다"며 "빅데이터의 기본이 정보 공유와 통합인데 4찬 산업이니 헬스케어 육성이니 말만 많지 시스템은 상당히 후진적인 상태에 머물러 있다"고 지적했다. 실제로 현재 국민건강보험공단에는 3조 4천억건의 보건의료빅데이터가, 건강보험심사평가원에도 3조건의 데이터가 쌓여있지만 개인정보보호법에 의해 익명화가 가능하더라도 샘플링된 1~2%의 정보 외에는 활용이 불가능한 상황이다. 여기다 각 의료기관 단위에서 모아진 빅데이터도 기관 안에서만 활용이 가능할 뿐 다른 기관간에 데이터 공유도 현행 법상 불법이다. 예를 들어 서울대병원의 데이터와 연세의료원의 데이터를 통합, 공유하는 것도 불법이라는 의미다. 국제 뿐 아니라 국내 공동 연구도 요원…심평원도 골머리 이러한 문제에 대해 정부도 한계를 인정하고 있다. 또한 빅데이터 활용을 위한 방안들에 대해 고심하고 있지만 워낙 민감한 사안이다보니 해결책을 내기 쉽지 않은 상황이다. 전문가들은 공익 목적의 연구에 대해서는 빅데이터 활용을 권장해야 한다는 입장이다. 연구 등의 중요성은 충분히 공감하지만 빅데이터 자체가 양날의 검이다보니 정부 기관으로서 보안에 더 방점을 찍을 수 밖에 없다는 의견이다. 건강보험심사평가원 김현표 빅데이터실장은 "의료 정보 빅데이터를 통한 학문적 연구와 외국 기관과의 공동 연구 등에 대한 요구가 매우 크다는 것은 충분히 인식하고 있다"며 "현재로서는 법적, 제도적 제한으로 원천적으로 막혀있는데 이에 대한 한계는 정부도 일정 부분 안타까운 부분"이라고 말했다. 이어 그는 "우리나라의 경우 건강보험 기반의 사실상 전 국민 데이터가 있는 등 매우 특수한 관리 체계에 있다는 점에서 해외에서는 당연히 이러한 빅데이터에 관심을 가질 수 밖에 없다"며 "하지만 학회 차원의 교류라 해도 엄밀히 민간의 영역이라는 점에서 자국민의 건강정보를 해외로 넘겨줄 수는 없지 않겠느냐"고 되물었다. 그러나 분명하게 해외 학회나 기관 등과의 교류는 일정 부분 가능하다는 것이 정부의 입장이다. 국제적인 협조가 필요한 경우나 공통데이터모델(CDM)을 활용한 방법이다. 실제로 현재 코로나19 바이러스 사태가 전 세계로 확대되면서 이에 대한 환자 정보 등의 빅데이터는 정부와 민간기관, 학회 공통의 자료로서 연구 목적으로 활용이 가능한 상태다. 또한 국제적 공조 차원에서의 활용도 가능하다. 코로나 치료제나 백신 개발과 역학 조사 자료 공유 등을 통해서다. 또한 CDM 방식을 활용한 해외 학회, 기관과의 공동 연구는 현재도 가능하다는 것이 심평원의 설명이다. CDM이란 의료 데이터 표준화 기술의 일종. 만약 우리나라 기관, 학회와 미국 기관, 학회가 공동 연구를 위해 데이터를 공동으로 활용해야 할 경우 건강보험심사평가원이 공개하는 연구 변수 구조를 참고해 원하는 데이터를 지정하면 심평원이 연구 목적에 맡게 결과값을 도출해 주는 방식이다. 기반 데이터 전체를 공유할 수는 없어도 원하는 데이터를 활용한 결과값은 공유할 수 있다는 점에서 국제적으로 표준화된 코드와 기술을 활용해 직접적으로 대조, 비교는 가능하다. 심평원 김현표 빅데이터 실장은 "완벽한 빅데이터 공유와 통합은 힘들다고 해도 CDM을 활용하면 국제 연구는 가능하다"며 "이러한 빅데이터 공유가 국제적 표준으로 자리잡고 있다는 점에서 실제로 일부에서는 이러한 방식을 활용해 공동 연구를 진행하고 있는 상황"이라고 설명했다. 데이터 3법 시행에 기대감…현실적 한계는 여전 이렇듯 빅데이터 교류 등에 한계가 여전한 상황이 이어지면서 의학계와 의료기관들은 오는 8월 시행되는 데이터 3법에 기대감을 가지는 모습이다. 데이터3법에 대한 기대감이 높지만 현실적 한계는 여전할 것으로 전망된다. 데이터 3법은 현재 빅데이터 교류를 막고 있는 개인정보 보호법과 정보통신망법, 신용정보법을 일괄 개정하는 법률안으로 4차 산업혁명 시대에 맞춰 빅데이터 활용의 규제를 해결한다는 목표로 지난 1월 국회 본회의에서 통과돼 오는 8월 시행을 앞두고 있다. 실제로 데이터 3법이 발효되면 추가 정보 결합 없이는 개인 식별이 불가능하도록 처리된 빅데이터의 경우 공익은 물론 상업적으로도 활용이 가능하다. 의학계나 의료기관들이 기대감을 가지는 이유도 여기에 있다. 만약 데이터 3법이 시행될 경우 지금까지 데이터 교류를 가로막고 있던 장벽이 허물어지면서 공동 연구 등에 탄력이 붙을 것을 기대하는 것이다. 하지만 이는 반은 맞고 반은 틀린 기대다. 우선 데이터 3법이 시행되면 국내 기관, 학회 차원의 공동 연구는 분명하게 가능해진다. 앞서 살펴봤든 현재는 의료기관간 환자 데이터 공유 등은 원천적으로 금지돼 있다. 서울대병원과 연세의료원간에 공동 연구를 진행해도 환자 정보를 통합하거나 교류할 수 없다는 의미다. 하지만 데이터 3법이 시행되면 암호화된 정보라는 전제 아래 이러한 데이터 통합과 교류, 공동 분석이 가능해진다. 심평원 김현표 빅데이터 실장은 "지금은 개인정보보호법에 의해 병원간 데이터 교류가 완전히 차단돼 있지만 만약 데이터 3법이 시행되면 이는 모두 가능해진다"며 "의료기관간에는 물론 학회 차원에서 각 병원의 데이터를 합한 빅데이터 분석이 가능해 진다는 의미"라고 설명했다. 하지만 국제적 공동 연구나 빅데이터 교류는 여기서 예외다. 데이터 3법에도 이는 명확하게 금지하고 있기 때문이다. 결국 데이터 3법이 시행되더라도 지금과 같이 CDM 방식 등을 제외하고는 국가간 데이터 공유나 분석은 불가능하다는 뜻이다. 김 실장은 "데이터 3법이 시행된다 해도 국가를 넘어선 해외 학회와의 교류나 기관간 정보 통합은 여전히 불가능하다"며 "이는 빅데이터에 대한 심평원의 권한을 넘어서는 사안으로 국제적 조약 등이 아니라면 불가능한 일"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=문성호 기자 국내에서 코로나19에 감염된 환자의 임상정보를 확인해볼 수 있는 시스템이 가동에 들어갔다. 의료계가 국내 코로나19 관련 임상 데이터 공개를 거듭 요구하자 보건당국이 시급하게 임상데이터 시스템을 구축한 것인데, 전문가들은 획기적이라면서도 향후 개선의 여지는 존재한다는 평가다. 자료사진. 심평원은 최근 국내 임상데이터 구축 전문가들과 논의해 코로나19 임상데이터셋을 구축했다. 31일 건강보험심사평가원에 따르면, 최근 코로나19 사태가 본격화 된 지난 두 달 간의 국내 의료기관 청구 데이터를 토대로 '임상데이터셋' 개발, 지난 27일부터 데이터를 공개하고 있다. 이번 데이터 공개는 심평원이 보유한 의료기관의 진료비 청구데이터를 근간으로, 각자 보유한 민간의료기관의 전자의무기록(EMR) 데이터와 외국의 임상데이터를 표준화해 연구에 활용할 수 있도록 제공된다. 심평원의 이번 임상데이터 공개의 가장 큰 특징은 국내 의료기관의 코로나19 임상 원데이터는 제공되지 않고 연구자가 요청한 임상데이터의 '결과 값'만을 제공해 준다는 것이다. 이를 두고 전문가들은 세계적으로도 유례없는 시스템이라고 설명한다. 의료정보학회 이사장을 지낸 아주의대 박래웅 교수(의료정보학과)는 "예전에 볼 수 없었던 형식"이라며 "전 세계 보건‧의료 관련 데이터가 표준화돼 있기 때문에 가능한 일이다. 전자의무기록 데이터의 세계적 표준인 'OMOP-CDM(공통데이터모델, OMOP-Common Data Model)'이 밑바탕이 된 것"이라고 설명했다. 그는 "당뇨질환으로만 본다면 당화혈색소 코드가 세계적으로 표준화돼 있는데, 아틀라스(Atlas) 등 연구 설계 프로그램을 통해 원하는 자료의 내용을 심평원에 제공하면 심평원이 원하는 임상 데이터의 결과 값만을 제공하는 것"이라고 말했다. 이에 따라 해당 과정만 거치면 국내 코로나19 임상데이터를 빠르면 30분이나 한 시간 이내로 받아보는 것이 가능해졌다. 심평원에 따르면, 벌써부터 국내 코로나19 임상 데이터 제공을 원하는 국내외 임상연구자들의 신청이 이어지고 있는 상황. 임상데이터셋을 구축하자 국내는 물론 해외 연구자들의 데이터 활용 문의가 이어지고 있다는 것이 심평원의 설명이다. 하지만 연구용 데이터가 아닌 의료기관의 청구데이터인 탓에 연구 활용 폭에는 한계가 있을 것이라는 지적이다. 향후 개선의 여지가 있다는 것이다. 박래웅 교수는 "심평원의 임상데이터가 진료비 청구를 위한 자료다 보니까 소위 '업 코딩'(환자의 증상 보다 상향해 청구하는 행태)의 문제가 있을 수 있다. 진료에 따른 청구가 아닌 약을 처방하기 위해 진단명을 써 낸 사례도 존재한다는 것"이라며 "이 때문에 연구자가 환자군과 청구한 시술 등을 종합적으로 판단해서 심평원에 임상데이터 공개를 요청해야 한다"고 지적했다. 심평원도 이 같은 문제점을 인지하고, 청구데이터의 한계점을 보완하기 위해 코로나19 환자들의 임상데이터와 최근 5년간의 진료데이터도 함께 주고 있는 것으로 나타났다. 청구데이터라는 한계점을 극복하기 위해 코로나19 환자들의 기저질환 유무도 함께 연구자들에게 제공토록 한 것. 시스템 설계를 책임진 심평원 노연숙 빅데이터연구부장은 "연구를 위해 수집된 것이 아니라 일상적인 진료 상황에서 수집된 리얼월드데이터라고 보면 된다"며 "최근 코로나19 검사와 확진 환자의 청구 데이터가 모두 들어있다. 국내 코로나19 환자의 자료와 이들의 최근 5년간 의료기관 이용 현황 자료도 함께 제공되는데, 기저질환 유무도 함께 연구자들이 파악해야 하기 때문"이라고 설명했다. 그는 "의료현장에서 의사들의 궁금증이 상당하다. 기저질환 유무에 따라 코로나19 환자의 중증도가 다르지만 국내·외 모두 임상자료가 부족하다"며 "연구를 위해 빠르게 시스템 제공을 준비했다. 임상데이터가 쌓이는대로 시스템을 정비하면서 추가로 공개해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

메디칼타임즈=정희석 기자 평화이즈(대표 박상수 신부)는 지난달 30일 CMC Digital Transformation 비전선포식에 이어 지난 15일 가톨릭중앙의료원 빅데이터통합센터와 함께 ‘nU CDW(Clinical Data Warehouse)’를 성공적으로 오픈했다고 21일 밝혔다. nU CDW는 가톨릭중앙의료원 및 산하 8개 병원 1500만 의료정보를 통합 구축한 데이터 웨어하우스. 평화이즈와 가톨릭빅데이터통합센터는 앞서 CMC Digital Transformation 선포식에서 ▲인간 존엄 수호 ▲의료 빅데이터 허브 구축 ▲미래 헬스케어 선도 ▲초융합 혁신 주도 ▲공동선 실현 등 5가지 핵심가치를 토대로 한 ‘공동선을 실현하는 미래 헬스케어 혁신 리더 도약’의 비전을 공유했다. 평화이즈는 학교법인 가톨릭학원 IT 전문기업으로서 지난 10년간 서울성모병원 스마트병원 구축, 가톨릭빅데이터통합센터 개소, 인공지능(AI) 회진 로봇과 스마트 병동을 운영하는 은평성모병원 개원 등 4차 산업혁명시대 새로운 변화에 적극 대응하고 있다. 정태건 평화이즈 총괄본부장은 “가톨릭중앙의료원 통합 nU CDW 오픈을 기반으로 가톨릭중앙의료원이 국내 최대 의료정보를 바탕으로 인간 존엄성을 바탕으로 한 미래 헬스케어를 선도할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 평화이즈는 nU CDW를 시작으로 타 병원·기관과의 원활한 데이터 교류를 위한 공통데이터모델(Common Data Model·CDM) 정립을 통해 공공연계·산업연계·진료연계 서비스를 구축할 예정이다.

메디칼타임즈=문성호 기자 가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원(이하 CMC)은 지난 30일 서울성모병원 대강당에서 'CMC Digital Transformation 비전선포식(CMC STAR_Smart Transformation Above Revolution)'을 개최했다. 가톨릭중앙의료원 문정일 의료원장 현재 CMC는 산하 8개 부속병원(서울성모병원, 여의도성모병원, 의정부성모병원, 부천성모병원, 은평성모병원, 인천성모병원, 성빈센트병원, 대전성모병원), 6300여 병상 보유로 1500만 명의 의료정보 빅데이터를 확보하고 있다. 이를 보다 통합적이고 체계적으로 관리하기 위해 CMC는 지난 2018년 8월 가톨릭빅데이터통합센터를 신설하며 CMC Smart Transformation 구축을 위해 정진해왔다. 또한 오는 11월 15일 오픈할 'CMC nU CDW(Clinical Data Warehouse)'를 시작으로 타 병원 및 기관과의 원활한 데이터 교류를 위한 공통데이터모델(CDM/Common Data Model) 정립을 통해 공공연계·산업연계·진료연계 서비스도 구축할 예정이다. 이에 따라 CMC는 산하 병원들이 함께 수립한 'CMC STAR VISION'을 선포했다. 'CMC STAR VISION'은 ▲인간의 존엄 수호 ▲의료 빅데이터 허브 구축 ▲미래헬스케어 선도 ▲초융합 혁신 주도 ▲공동선 실현 등 다섯가지 핵심가치를 토대로 한 '공동선을 실현하는 미래헬스케어 혁신의 리더'로의 도약이다. 가톨릭대 의무부총장 겸 의료원장 문정일 교수는 "CMC가 나아가는 담대한 첫걸음인 CMC Digital Transformation 비전선포식에 자리해주어 감사드린다"며 "이번 행사는 CMC와 산하 병원들이 힘을 모아 수립한 비전을 선포하는 것은 물론 헬스케어 분야의 정책 방향을 함께 공유할 수 있는 뜻깊은 자리가 될 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=정희석 기자 세계적 투자사로도 유명한 일본 IT기업 소프트뱅크 손정의 회장이 우버와 그랩 등 글로벌 모빌리티플랫폼에 이어 집중 투자하려는 분야가 인공지능(AI)이다. 과거 외환위기를 맞은 한국 정부에 초고속 인터넷 투자를 제안해 IT 강국으로의 체질 개선에 일조했던 그는 최근 문재인 대통령을 만난 자리에서도 “첫째, 둘째, 셋째도 AI”라고 강조했다. 국내 핵심 전략산업 바이오헬스분야에서도 ‘AI 이니셔티브’(initiative·주도권)를 선점하려는 움직임이 분주하다. 헬스케어업계는 의료용 소프트웨어(SaMD)로서 디지털 신약(Digital Medicine) 및 디지털 치료제(Digital Therapeutics) 개발과 개인화된 건강관리서비스 제공 및 융합신사업 전개를 위해, 또 제약바이오업계는 신약 개발 과정에서 임상시험 위험을 관리해 개발 효율을 높이고자 AI에 목을 매고 있는 것. 의료계 또한 정밀의료 성패가 AI에 좌우될 것으로 내다보고 있다. 이를 위해서는 특히 다양한 ICT(정보통신기술) 환경에서 AI 기술 원천인 건강데이터를 학습 가능하도록 표준화해 수집하고, AI 알고리즘으로 분석·처리하는 기술과 이러한 제반 기술이 작동할 수 있는 디지털 헬스 전용 플랫폼 구축이 선행돼야한다. 건강데이터는 서비스를 통해 수집되기 때문에 사용자에게 유용한 디지털 헬스서비스를 제공하는 것도 기술 못지않게 중요하기 때문이다. 따라서 바이오헬스분야에서 혁신을 도모하는 기관과 기업들에게 ‘디지털 전환’과 ‘열린 혁신’은 필요충분조건이다. 라이프시맨틱스(대표이사 송승재)는 이러한 필요충분조건에 부합하는 기술력을 보유한 국내 대표적인 디지털 헬스 전문기업으로 평가받고 있다. 예측 가능한 헬스케어 실현 ‘efiL AI’ 라이프시맨틱스의 데이터 기반 기술 역량은 ‘efiL(에필) AI’로 불리는 질병 예측 알고리즘에 집약돼 있다. 이는 자체 빅데이터 처리시스템인 아데니움을 통해 비정형화된 건강데이터를 개인 중심으로 연결하고, 기계가 이해할 수 있도록 전 처리한 후 AI 딥러닝으로 데이터를 분석·학습해 다양한 질환 발생과 예후를 예측하는 알고리즘으로 설명된다. 에필 AI의 원천인 건강데이터는 크게 ‘마이데이터’(MyData)와 ‘보건의료 빅데이터’로 분류된다. 마이데이터는 진료데이터, 유전체분석데이터, 개인이 스마트 헬스케어기기를 사용하며 직접 생성해 생활습관이 반영된 PGHD(Patients Generated Health Data·환자유래건강데이터=라이프로그) 등 개인이 관리하고 공유하며 통제하는 건강데이터로 개인건강기록(PHR)으로 불린다. 보건의료 빅데이터는 국민건강보험공단·건강보험심사평가원 등이 관리하는 공공데이터와 의료기관에서 임상지표 발굴·연구를 위해 임상데이터웨어하우스(Clinical Data Warehouse·CDW)로 가공·분석하거나 공통데이터모델(Common Data Model·CDM)로 변환한 의료정보를 말한다. 에필 AI로 예측 가능한 질환군은 만성질환부터 중증질환까지 다양하며 그 예측률 또한 정교하다. 이미 심뇌혈관질환, 유방암 재발, 폐렴에 대한 예측 알고리즘에 이어 국내 최초로 사업장 유해인자를 활용해 산업 현장에서의 사업장 형태별 및 근로자 맞춤형 질병 예측 알고리즘도 확보한 상태다. 김동범 라이프시맨틱스 ICT컨버전스연구소장은 “에필 AI는 지난 4년간 건보공단 코호트 DB를 비롯해 국내 주요 상급종합병원의 실제 임상데이터를 바탕으로 설계돼 예측률이 뛰어나다”고 밝혔다. 그는 “사업장 및 근로자 맞춤형 질병 예측 알고리즘도 대한산업보건협회가 보유한 작업환경 분석 데이터 390만건과 산업근로자 특수건강검진 데이터 2억7000만건을 분석하고, 사업장 발생 유해인자와 근로자 건강위험 지표를 발굴해 개발한 것”이라고 덧붙여 설명했다. 특히 에필 AI로 예측 가능한 질환군은 지속적으로 늘어나고 있다. 라이프시맨틱스는 교보생명과 보험가입을 할 때 제출하는 건강검진 데이터를 기반으로 고혈압·당뇨병·5대 암에 대한 예측 알고리즘을 고도화하고 있다. 더불어 국책과제로 임상현장에 적용될 AI 기반 정밀의료솔루션 ‘닥터 앤서’에 탑재할 전립선암 재발 및 병기 예측 알고리즘을 가톨릭서울성모병원과 개발 중이다. 이밖에 국방부 등과 군 장병 생활습관병 발생 위험을 예측하는 알고리즘을 개발해 건강관리 지침을 제공하는데 적용할 예정이다. 디지털 신약으로의 진화 ‘efiL’ 건강데이터 기반 AI 기술은 임상에서 의료진의 의사결정(Clinical Decision Support System·CDSS)은 물론 일상에서 환자와 보호자 및 일반인 등 개인 건강 관련 의사결정(Patient Decision Support System·PDSS)을 지원하는데 활용된다. 특히 PDSS 개념의 AI 기술은 퇴원 환자 예후관리를 위한 디지털 헬스서비스에 적용돼 전통적 의약품을 넘어 ‘디지털 신약’ 출현을 촉진하고 있다. 의료용 소프트웨어(SaMD) 기반 디지털 신약은 임상적으로 안전성·유효성이 검증돼 질병 치료에 직간접적 영향을 줄 수 있는 디지털 헬스서비스를 뜻하며, 완성도 높은 디지털 치료제와 동의어로 정의할 수 있다. 미국 유럽 등 해외 ICT 선진국에서는 만성질환·중증질환·약물중독 등 다양한 질환군에서 처방형 디지털 신약이 보건당국 판매 승인을 얻어 출시되고 있다. 국내에서는 ▲JLK인스펙션 ▲뷰노 ▲루닛 등이 CDSS를 위한 AI 개발을 주도한다면 PDSS를 위한 AI 영역에서는 라이프시맨틱스가 한발 앞서 있다. 라이프시맨틱스는 지난해 11월 식약처로부터 암 경험자 예후관리 서비스 ‘에필 케어(efiL Care) Medical’의 유헬스케어 의료기기 인허가를 획득했다. 다만 유헬스케어 의료기기의 경우 아직 국내에서 법제화되지 않은 원격진료용으로 허가가 이뤄지는 만큼 에필 케어는 의료기관 처방 없이도 사용 가능한 웰니스 버전 앱 서비스로 지난 1월 출시됐다. 해당 서비스는 암 경험자의 현재 상태에 따라 운동·영양·식이·건강정보 등 맞춤형 케어플랜을 제공하고, 다양한 스마트 건강측정기기들을 연동해 집에서 예후를 모니터링 할 수 있도록 지원한다. 뿐만 아니라 암 경험자와 보호자, 암 전문가가 참여하는 신뢰성 높은 커뮤니티도 앱과 웹으로 동시 제공한다. 보건당국이 SaMD에 대한 인허가 체계나 가이드라인을 마련하면 사용자 앱에 의료진용 관리자 웹을 연동해 의료기관에서 암 경험자를 모니터링하고 질병 예측 알고리즘으로 이상 징후를 감지해 내원을 안내할 수 있다. 특히 암 경험자가 직접 생성하는 라이프로그가 쌓일수록 서비스는 한층 개인화·고도화되고 암 경험자는 더욱 질 좋은 의료서비스를 제공받게 된다. 또 다른 디지털 신약인 라이프시맨틱스 ‘에필 브레스’(efiL Breath) 또한 출시를 앞두고 있다. 이는 폐암·천식·만성폐쇄성폐질환(COPD) 환자를 위한 전문 호흡재활 서비스로 환자 상태에 따라 6단계 맞춤형 호흡재활 서비스를 앱으로 처방하면 환자는 앱과 스마트 건강측정기기를 연동해 ▲산소포화도 ▲심박 수 ▲활동량 등을 측정하며 호흡재활운동을 실시하게 된다. 의료진은 관리자 웹에서 사용자 운동일지에 기록된 정량화된 데이터를 통해 환자 상태를 모니터링하고, AI 알고리즘이 폐렴 위험을 예측하면 내원을 안내하게 된다. 디지털 신약으로 분류되는 ‘에필 케어’와 ‘에필 브레스’는 임상적 안전성·유효성은 물론 높은 사용자만족도를 입증했다. 에필 케어는 2015년부터 약 4년간 서울아산병원 분당서울대병원 삼성서울병원 서울시보라매병원 등 주요 의료기관에서 700명 이상 암 경험자를 대상으로 다양한 임상시험을 진행해 검증된 서비스 요소를 바탕으로 개발됐다. 이를 기반으로 암 환자 교육과 준비운동에서 관찰된 임상적 유효성이 지난해 의료정보학 분야 국제학술지 ‘JMIR Mhealth and Uhealth’에 게재됐다. 특히 임상시험 시 서비스 유용성에 대한 사용자와 의료진 만족도 조사 결과는 각각 95%·85%로 높게 나타났다. 에필 브레스 역시 숨튼 프로젝트를 통해 서울아산병원과 폐암·COPD 환자 대상 파일럿 임상을 진행한데 이어 서울아산병원 서울시보라매병원 한양대구리병원 원주세브란스병원 경희대병원 등 5개 의료기관에서 폐암 환자 311명에 대한 다기관 임상시험을 마쳤다. 임상시험에서 입증된 6분 도보거리 향상, 호흡곤란정도 개선 결과가 2017년 대한폐암학회에서 발표됐고, 삶의 질 개선과 임상의들의 높은 평가 결과가 미국 임상연구 웹사이트(Clinicaltrial.gov)에도 등록됐다. 권희 라이프시맨틱스 CR&RA팀장은 “빅데이터와 AI 등 첨단 ICT를 적용한 디지털 신약은 사물인터넷(IoT) 기술로 의료기기 제품과 모바일 앱을 연동하고 전통적인 헬스케어서비스를 더해 자가 건강관리를 가능케 만들어 그간 불충분했던 예후관리영역까지 의료서비스를 확장시킨다”고 설명했다. 한편, 라이프시맨틱스가 자체 운영하는 개인 맞춤형 디지털 헬스 포털서비스인 에필은 에필 케어·에필 브레스와 같은 디지털 신약뿐 아니라 개인 라이프로그를 수집할 수 있는 다양한 웰니스 서비스 라인업을 확보했다. 뿐만 아니라 각 서비스와 연동해 쓸 수 있는 다양한 스마트 건강측정기기 또한 자체 브랜드로 보유하고 있다. 나아가 이 달을 기점으로 에필의 주력 웰니스 서비스들이 동시에 출시돼 디지털 헬스시장 판도 변화를 예고하고 있다. 기업 임직원 건강검진과 검진결과 기반 건강관리서비스를 원스톱으로 제공하는 ‘에필 체크업’(efiL Checkup)’, 스마트 홈을 완성할 헬스케어 가전 ‘에필 허브’(efiL Herb), 3D 모션센서를 이용한 혼합현실 기술 기반 체력측정 및 운동가이드시스템 ‘에필 코치’(efiL Coach)가 소비자들을 만날 준비를 하고 있다. 이밖에 한화생명과 공동 개발하는 라이프레코드 클라우드 기반 웰니스 서비스도 에필 AI를 탑재해 9월 중 선보일 예정이다. 안시훈 라이프시맨틱스 영업팀 이사는 “기존 엑서핏(XcerFit)이라는 브랜드에서 한층 새 단장해 선보이는 에필 코치는 기업 학교를 비롯해 현재 전국 지자체 산하 보건소와 건강지원센터 등 약 40곳에 보급돼 있으며, 에필 허브 역시 9월부터 입주가 시작되는 일산2차아이파크 희망 세대에 빌트 인으로 설치될 예정”이라고 소개했다. 이어 “서비스를 상품화한 서비타이제이션 모델로 제공하는 에필은 AI 알고리즘을 탑재해 더욱 개인화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 것이 차별화된 경쟁력”이라고 강조했다. 디지털 헬스 인프라 ‘라이프레코드’ AI 기반 질병 예측 알고리즘과 디지털 헬스서비스들을 집적하고 원활하게 작동하려면 디지털 헬스 전용 인프라 구축이 필수적이다. 라이프시맨틱스는 AI의 원천인 다양한 건강데이터를 수집·저장·분석하고 사용자 스스로 관리하는 것은 물론 개인 동의 아래 활용할 수 있는 백엔드 시스템 ‘라이프레코드’(LifeRecord)를 2012년 국내 최초로 민간에서 상용화했다. 특히 라이프시맨틱스가 최근 3년간 대규모 국책과제인 ‘PHR(개인건강기록) 기반 개인 맞춤형 건강관리시스템 개발 사업’을 주관해 성공적으로 수행하면서 라이프레코드 기능은 클라우드 기반 서비스형 백엔드(BaaS) 시스템으로 확장됐다. 이를 기반으로 국제의료정보 최신 표준(HL7 FHIR·IHE Connectathon)을 준용한 데이터 모델링과 공통의학용어서버(MediTerm)를 통해 ▲임상데이터 ▲라이프로그 ▲유전체분석데이터 등 개인건강데이터가 다양한 ICT 환경에서 동일한 의미로 교류될 수 있는 상호 운용성을 보장하고 비식별화·익명화·암호화도 지원한다. 특히 라이프시맨틱스는 디지털 헬스 벤처기업으로서 유일하게 ISO, PIMS, HIPAA 등 국내 및 글로벌 기구가 공인하는 개인정보보호 인증을 연이어 획득해 금융권 수준의 데이터 보안환경을 제공한다. 뿐만 아니라 한국형 블루버튼(K-블루버튼)을 내재해 개인 주도로 데이터를 통합·관리하고 원하는 곳으로 데이터를 이동시켜 활용할 수 있다. K-블루버튼은 국제표준을 따르는 병원정보시스템과 연동해 사용자가 병원에 있는 건강데이터를 직접 내려 받을 수 있는 서비스로 유럽 GDPR(개인정보보호법)에 대응하고 우리 정부가 추진하는 마이데이터(MyData) 사업에 최적화된 솔루션으로 평가받는다. 라이프시맨틱스, 헬스케어 융합신사업 확대 라이프시맨틱스의 맞춤형 서비스 에필은 라이프레코드 클라우드 인프라를 기반으로 제공된다. 에필 AI를 위한 딥러닝 시스템인 아데니움 역시 라이프레코드에 내재돼 있다. 때문에 외부 사업자(써드파티)가 라이프레코드 클라우드를 사용하면 라이프레코드 플랫폼에서 다양한 고객을 만날 접점을 확보해 신사업을 펼치는데 용이하다. 따라서 클라우드에 개방된 다양한 앱프로그래밍인터페이스(API)를 활용해 신규 서비스를 개발하고 라이프레코드 플랫폼에서 빠르게 사업성을 검증할 수 있어 린스타트업을 실현할 수 있다. 라이프레코드는 또한 건강데이터를 중개하고, 데이터 수집 채널인 다양한 서비스들을 집적하기 때문에 바이오제약업계의 임상시험용 AI 플랫폼으로도 매력적이다. 라이프시맨틱스는 이러한 기반 기술을 바탕으로 인슈어테크 분야로 사업영역을 확대해 나가고 있다. 교보생명과 함께 선보인 질병 예측 알고리즘 기반 보장분석 서비스를 비롯해 건강증진형 보험 상품, 보험가입자 대상 웰니스 서비스 클라우드, 디지털 대용진단 등 다양한 서비스 모델로 국내 유수의 보험사들과 협업하고 있다. 나아가 인슈어테크 뿐 아니라 건강기능식품·스마트시티 등으로도 사업영역을 확대하는 한편 온·오프라인을 잇는 암 경험자 커뮤니티를 가동해 의료소비자 중심 디지털 헬스를 실현한다는 복안이다. 송승재 라이프시맨틱스 대표는 “고객인 의료소비자가 실제로 원하고 임상적으로 유의미하게 건강개선 효과가 검증된 서비스를 제공하고자 노력하고 있다”며 “인공지능(AI) 기반 디지털 신약을 생애전주기에 걸쳐 개발해 모든 세대 건강을 보장하는 것이 우리의 핵심 기술이자 지향점”이라고 강조했다.

메디칼타임즈=이지현 기자 바이오 헬스 데이터 표준화 연구가 본격화됨에 따라 오는 2022년이면 국내 21개 의료기관이 의료데이터를 공유할 수 있을 전망이다. 분당서울대병원(원장 백롱민)은 국책과제로 선정된 'CDM기반 분산형 바이오헬스데이터 플랫폼 고도화 및 기관확장'연구와 관련 지난 2일 연구 출범식을 열고 본격 사업을 시작한다고 밝혔다. 이번 연구는 4년간 총 95억 원의 사업비가 투입하는 것으로 산업통상자원부 산하의 산업기술평가관리원이 추진하는 2019년도 CDM(공통 데이터 모델) 기반 정밀의료데이터 통합플랫폼 기술개발사업분야의 국책연구과제에 선정돼 지원을 받는다. 사업이 성공적으로 마무리되면 2022년까지 분당서울대병원을 비롯해 서울대병원, 서울아산병원, 서울성모병원 등 국내 21개 종합병원 및 전문병원의 바이오헬스데이터의 포맷이 표준화됨은 물론 플랫폼을 통한 빅데이터로의 활용도 가능해진다. 사업 총괄주관기관인 분당서울대병원 백롱민 원장은 "각 병원의 의료데이터를 표준화하되, 한 곳으로 통합하거나 이전하지 않고 그대로 두는 방식을 사용해 개인정보가 각 병원에서 외부로 유출될 위험을 차단할 수 있다"고 전했다. 그는 이어 "대신 고도화된 거점(플랫폼)을 통해 통계적 분석 결과만은 연구자에 제공할 수 있기 때문에 빅데이터로서 다양한 활용이 가능하다"고 설명했다. 사업은 각 병원이 세부 분야를 맡아 사업을 진행하며, 1세부는 서울아산병원(오지선 교수)이 맡아 CDM 데이터 품질관리와 보안지침 및 검증기술을 개발하고 2세부를 맡은 아주대학교(박래웅 교수)는 종합병원급 및 전문병원의 임상데이터 CDM 변환 지원을 담당하며, 참여 및 협력기관의 협의체 네트워크를 구축하고 CDM 코디네이터 센터를 운영하면서 플랫폼 확산을 지원하는 등의 총괄 업무는 분당서울대병원이 맡는다. 또한 이번 출범식에서는 CDM의 적용과 확산을 위한 실수요자의 요구를 분석하고 반영하는 등 플랫폼 활성화 방안을 마련했다. 이와 더불어 학회 및 협회를 통한 표준화 활동과 교육을 토대로 CDM 기반 다기관 공동 연구 확산을 위한 최신 지식을 공유하는 장을 지속적으로 개설키로 했다. 사업 실무를 담당하고 있는 분당서울대병원 유수영 교수는 "이번 사업을 통해 의료기관이 보유하고 있는 다양한 임상데이터를 공통데이터모델로 변환할 수 있는 여건을 제공하고, 다양한 건강정보를 포함하는 분산형 바이오헬스 플랫폼을 확산 · 구축함으로써 의료정보를 보다 안전한 방식으로 적극적 활용이 가능하도록 할 예정"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=정희석 기자 의료 빅데이터 분야 스타트업 에비드넷(대표이사 조인산 감혜진)이 전국 2500만명 환자들의 의료 데이터를 표준화하는데 성공했다고 23일 밝혔다. 에비드넷은 최근 1년간 아주대병원 강동성심병원 경북대병원 부산대병원 전북대병원 등 국내 주요 20여개 의료기관과 함께 해당 병원 내원 환자 2500만명 의료 데이터 표준화에 성공해 의료 빅데이터 활용을 위한 초석을 마련했다. 에비드넷은 병원별 상이한 포맷의 의료데이터를 국제적으로 표준화된 공통데이터모델(CDM)로 일원화하는 기술을 보유한 스타트업. 한미약품그룹 투자회사인 한미벤쳐스와 SK그룹 투자 지주회사 SK로부터 100억원대 투자를 유치한 바 있다. 특히 에비드넷은 지난해 3월 산업통상자원부 ‘선행 공통 데이터 모델 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 기술 개발’ 과제 주 사업자(인프라 기업)로 선정되는 등 의료 빅데이터 혁신을 주도하고 있다. 현행법상 병원 환자 의료 데이터는 외부 유출이 금지돼 있다. 하지만 에비드넷은 개인정보 제공 또는 공유 없이 분산된 형태로 병원 내부에서 데이터를 관리하기 때문에 환자들의 개인정보를 엄격히 보호하면서도 수집된 빅데이터 통계치를 각 분야 연구자들에게 제공할 수 있다고 밝혔다. 에비드넷은 지속적으로 데이터 제공 의료기관 수를 늘려 2020년까지 5000만명 환자 데이터를 표준화해 나간다는 계획이다. 아울러 표준화된 의료 데이터 분석을 다기관에서 공동으로 진행할 수 있는 연구 플랫폼도 구축하고 있다. 조인산 대표는 “2500만명 이상 표준화된 환자 데이터는 의료·제약 분야는 물론 다양한 영역의 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다”며 “추가로 구축 중인 다기관 연구 플랫폼은 최선의 환자 진료·처방을 위한 각 분야 의료진들의 연구 혁신에 기여할 수 있을 것”이라고 강조했다.

메디칼타임즈=문성호 기자 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원은 오는 3일 오후 2시 강원도 춘천시 한림대 국제회의실에서 '입원진료 적정성 제고를 위한 요양병원 환자 입·퇴원관리' 등의 주제로 '건강보험연구협의체 제3회 공동세미나'를 개최한다. 이번 공동세미나에서 건강보험정책연구원은 '지역사회중심의 퇴원관리모형 설계' 이외에, 최근 크게 관심 받고 있는 '건강검진 빅데이터 기반 딥러닝을 활용 모델 설계'에 관한 연구결과를 발표할 예정이다. 심사평가연구소는 '환자중심 가치기반 의료서비스 제공을 위한 재원일수 관리 방안'과 심평원 청구데이터를 공통데이터모델(CDM)로 변환해 실증연구에 활용한 사례를 보여주는 'CDM 데이터를 활용한 PCI 환자의 항혈소판 제제 투여 효과 비교' 연구결과를 발표할 계획이다. 한편, 이번 세미나를 공동주최한 이용갑 건강보험정책연구원장과 허윤정 심사평가연구소장은 "앞으로도 양 기관 연구원(소)의 연구결과를 발표하고 토론하는 자리를 마련함에 있어 강원권내 주요 도시를 선정해 개최할 것"이라고 밝혔다. 이어 "지역사회와 함께하는 학술 나눔행사를 통한 공공기관으로서 사회적 가치 실현에 최선을 다 할 것이며, 건강보험 발전을 위한 방안 마련 노력을 지속적으로 추진해 나갈 것"이라고 덧붙였다.