사후 치료 중심이던 의료 패러다임이 예방중심으로 전환돼 한국형 인공지능 ‘닥터앤서’의 개발과 정밀의료서비스 발전 가능성에 귀추가 주목된다.

‘닥터앤서’는 정부가 개발하는 AI기반 정밀의료 솔루션이다. 정부는 2020년까지 3년간 총 357억 원을 투입, 심혈관, 암, 뇌 분야의 8개 중점질환에서 21개의 인공지능 의료 소프트웨어(SW)를 개발할 방침이다.

 인공지능 의료SW에 관심이 모아지는 가운데 개최된 2018 국제병원의료산업박람회(KHF)는 AI기반 정밀의료의 이슈를 공유하기 위해 ‘한국형 인공지능 정밀의료의 시작!’을 주제로 세미나를 열었다. 이날 열린 세미나에서 주요 발제자의 강연을 소개한다.

백롱민 교수는 ‘디지털헬스케어: 미래의료’의 강연을 통해 헬스케어 패러다임이 치료중심에서 사전예방으로 변화하고 있다면서 데이터를 활용하는 미래의료로 질병의 원인 파악과 조기발견 가능하고 따라서 예방, 진단, 치료로 의료패러다임이 전환되고 있다고 설명했다.

백 교수는 “국내 고령화와 만성질환이 심각하게 증가하고 있고, 이런 추세라면 건강보험의 적자 규모는 감당할 수 없는 수준이 될 것”이라고 전망하고 이런 상황에서 디지털 헬스케어 도입은 건보재정의 절감을 위한 효과적인 대안이 될 수 있을 것이라고 강조했다.

우리나라는 만성질환자, 고령화 증가속도가 빠르지만 단일국가보험, 우수 인력, ICT의 장점을 활용해 서둘러디지털 헬스케어 도입을 활성화한다면 유망 신산업으로 성장할 가능성이 충분하다고 백 교수는 덧붙였다.

서울아산병원 헬스이노베이션 빅데이터센터 김영학 교수는 ‘AI와 정밀의료의 만남. 닥터앤서(Dr. Answer)’강의에서 데이터 활용과 양을 고려하면 특히 헬스분야는 4차산업혁명에서 뺄 수 없는 중요한 요소라고 전제했다.

김 교수는 “AI 기술이 비용효과를 증대시키는 관점으로 볼 때 가장 큰 경제적 효과를 볼 수 있는 것은 헬스케어 분야라는 연구 리포트가 여럿 있다”고 말했다.

같은 맥락에서 한국형 인공지능 소프트웨어 닥터앤서개발이 의료의 신시장 창출과 의료비 절감의 해법을 제시할 것으로 전망됨에 따라 정보통신산업진흥원과 서울 아산병원을 중심으로 한국데이터 중심의료 컨소시엄(K-DaSH)이 구성됐다.

K-DaSH는 중심으로 전국 25개 상급·종합병원과 19개 ICT-SW기업으로 구성된 컨소시엄으로 AI기반정밀의료 솔루션 ‘닥터앤서’를 개발한다. 총 44개 의료기관, 기업으로 구성된 K-DaSH 사업단은 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)과 연계하여 한국형 정밀의료 서비스를 제공할 예정이다.

서울아산병원과 심뇌혈관질환 소프트웨어를 개발 중인 라인웍스 조용현 대표는 이날 의료 소프트웨어 서비스개발에서 환자데이터기록(EHR)의 중요성을 강조했다.

EHR은 의료기관에서 발생하는 환자에 대한 모든 기록을 데이터화 한 것으로, 조 대표는 “EHR에는 큰 가치가 잠재해 있지만, 필요한 데이터를 사용하기 위해서 정제과정을 거쳐야 한다”고 강조했다.

조용현 대표에 따르면, 서울아산병원의 심장내과 데이터만해도 약 57만 명 분량으로 EHR은 매우 방대하고 복잡한 형태를 갖는다. 예를 들어 응급실 방문 시 사용하는 테이블, 입원 시 사용하는 테이블, 검사기록을 저장하는 테이블 등 다양한 맥락의 데이터가 한 데 모여 있고 데이터가 쌓이는 속도 역시 각 테이블 마다 다르다. 또 다른 특성으로는 피처가 많고 병원마다 데이터 코드 체계가 다른 특성이 있어 데이터의 ‘정제과정’은 무엇보다 중요하다.

이날 패널토의에서도 데이터 정제와 헬스케어의 산업화는 정밀의료 도입의 핵심 해결과제로 꼽혔다.

성균관대 안선주 교수는 디지털헬스케어가 산업적으로 성공하려면 데이터 퀄리티의 진흥은 반드시 필요하다고 역설했다. 안 교수에 따르면, 건강관리서비스 업자들의 데이터 요구도는 상당히 높은 편으로, 실제 외국에서는 기업과 병원이 연계해 융합연구를 진행하고 있다. 데이터를 산업분야에 활용하기 위해서는 데이터 선별과정을 거쳐 신뢰도를 올리는 것은 굉장히 중요하다. 안교수는 “우리나라 역시 데이터 퀄리티를 올려 R&D, 시범사업 어디에서나 기업 병원, 소비자가 함께 참여해서 융합연구를 진행하길 바란다”고 덧붙였다.

서울의대 윤형진 교수는 ‘디바이스에서 나온 시그널을 어떻게 사용자에게 통합 제공할 것인가’는 매우 중요한 질문이라고 강조했다. “현재 의료데이터를 수집하는 디바이스들이 유용하게 사용되지 않아 사용자들에게 새로운 가치를 주지 못하는 것 같다”며 “실용적인 가치를 제공하기 위해서는 아웃컴 인컴이 확보된 데이터가 스마트 헬스케어에 주요한 역할을 할 것”이라고 말했다.

김 영학 교수는 의료산업을 나쁘게 바라보는 것 보다 미래가치를 만드는 하나의 시작이라고 본다며 가치를 만들어가는 R&D가 되어야 할 것이라고 강조했다. 병원, 기업, 환자, 금융들 한 파트가 돈을 벌어야 산업의 선순환이 지속될 것이고, 언제까지 국가가 돈을 대서 이어갈 수 없다는 지적이다.

데이터 신뢰도를 당장 최고로 만들 수는 없어도 한국형 AI 정밀의료의 시작에 앞서 각 병원에서 데이터 질 개선을 위해 노력을 시작해야 할 것으로 보인다. 헬스케어 분야의 양질의 데이터 축적이 정밀의료 소프트웨어를 만들고, 이는 의료비 절감과 신산업의 촉매제가 될 것으로 분석된다.

본 글은 클리닉저널 9월호에 게재되었습니다.