EMR 시스템 일원화, “정부가 적극 지원해야…”

개별 병원이 수행하기엔 비용부담 커…정부의 ‘데이터 리더십’ 필요

국내 의료 빅데이터의 구축을 위해서는 정부가 병원 내 전자의무기록(Electronic medical recodrd; EMR) 시스템 일원화 과정을 지원해야 한다는 구체적 제언이 제기됐다.

지난 17일 서울 COEX에서 개최된 ‘2017 산업플렛폼 컨퍼런스’에서는 4차 산업혁명으로 산업 패러다임 전환기가 도래함에 따라 국민 일자리 창출 및 미래 신산업 육성 방안을 모색하는 자리가 마련됐다.

‘4대 핵심 산업별 글로벌 비즈니스 플렛폼 성공 사례 및 신산업 육성을 위한 정부 역할’이란 주제로 진행된 이번 컨퍼런스의 첫 세션은 ‘헬스케어 플렛폼’으로 미국 MSD의 윌리엄 길 IT 헤드, 미국 메디데이타의 카일 기븐 매니징 디렉터, 한국 코아제타의 이홍기 대표가 발표자로 참여한 가운데 산자부 R&D 전략기획단 최수진 신사업 MD가 사회를 맡아 진행됐다.

이날 발표는 해당 기업들이 4차 산업혁명 시대를 맞아 헬스케어 산업에서 어떠한 플렛폼을 활용하여 빅데이터를 활용하고 있으며, 그 결과 각자 어떤 가치를 창출해 내고 있는지에 대해 이야기했다.

MSD의 윌리엄 길 IT 헤드는 “급속히 확대되고 있는 빅데이터가 헬스케어 산업의 진화에 중추적인 역할을 수행하여 의료 지출을 최소화하고, 환자에게 미치는 영향을 증가시키는 가치를 창출하기 시작했다”며, “의료 데이터를 통한 학습의 성공 열쇠는 환자의 건강을 증진시키는 최선의 치료 방법에 대한 실용적인 통찰력 확보네 초점을 맞추는 것”이라고 강조했다.

이어 “데이터와 관련된 주요 문제 중 하나는 기관마다 다른 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하여 유용한 정보를 생성하는 동시에 개인 정보의 보호 및 표준화를 확보하는 일”이라며, 산재된 데이터 가용을 위해서는 표준화가 필수임을 지적했다.

메디데이타의 카일 기븐 매니징 디렉터는 자사가 보유한 임상연구 전문 플렛폼을 설명하며, “우리가 가진 이 플렛폼의 접근 방식은 마스터 데이터 모델을 기반으로, 통합된 기술 인프라를 처음 고안하는 것에서부터 출발했다”며, “이 모델을 통해 산업 생태계 전반의 데이터를 서로 연결하고, 표준화함으로써 업계에서 가장 많은 임상 데이터 자산을 축적해 왔다”고 설명했다.

다양한 형태의 데이터를 표준화하여 통합하고 저장함으로써 고객(제약사) 또한 언제든지 데이터 공유가 가능하도록 쌍방향의 데이터 활용이 가능한 것이다.

메디데이터는 이렇게 축적한 데이터를 기반으로 임상연구에 관련된 전반적인 서비스를 제공한다. 예를 들면, 환자 선정과 관련된 임상 설계 단계부터 임상 진행 도중 프로토콜이 제대로 수행되고 있는지 감시하는 등 임상연구의 기관과 비용을 절감할 수 있는 모든 방안을 빅데이터 분석을 통해 제공한다.

카일 기븐 매니징 디렉터는 “실제 이런 자사의 서비스를 통해 일찌감치 이를 활용해 온 고객들은 20% 이상의 비용 절감 효과를 얻고 있으며, 향후에는 50%까지 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상한다”고 전했다.

또한 “자사의 이렇게 축적된 데이터에 머신러닝과 알고리즘을 추가해 가공하면, 임상연구에서의 인공대조군 설정, 위험 감지, 유전체학 및 정밀 의학 발전에 지대한 공헌을 할 수 있을 것”이라고 강조했다.

한편, 코아제타의 이홍기 대표는 현재 국내에서 활용되고 있는 의료데이터 현황과 사례, 그리고 발전 방향 등에 대해 발표했다.

이홍기 대표는 “한국은 모든 국민과 병원이 국민건강보험에 가입해야 하는 시스템으로, 매년 4천 7백만 명의 환자가 약 6만 7천 개의 병원을 이용하고 있으며, 이런 모든 진료기록은 EMR 시스템에 기록되어 심평원과 보험공단 데이터베이스에 저장되고 있다”고 설명했다.

이런 데이터를 기반으로 건보공단은 다양한 빅데이터 표본세트를 제작하여 제공하고 있으며, 이런 데이터들은 비식별화 과정을 거쳐 제공된다.

이 대표는 “이런 빅데이터를 활용하면 환자수, 처방 금액, 처방량 및 투약 일수 등의 결과를 질병, 병원 유형 및 지역별로 분석할 수 있으며, 특정 약물의 처방 분석, 특정 질병의 동반질환 분석, 처방유지율 분석 및 처방 스위칭 분석이 가능하다”고 강조했다.

예를 들어 NOAC의 경우 2015년 보험 적용 이후 사용량 증가를 분석하면 얼마나 많은 환자들이 새로운 치료옵션의 혜택을 받았는지 또 어떤 질환의 환자들이 처방을 받았는지 파악이 가능하다는 것.

또한 특정 질환에 따라 특정 약물에 대한 수요 변화 파악도 가능해, 약물 스위칭 인-아웃 상황을 파악함으로써 제약사들이 신환 발굴 전략이나 마케팅 전략에 활용이 가능하다.

내성 발현 우려로 약물 전환률이 극히 적은 B형 간염 치료제의 경우, 제약사가 해당 질환의 치료제 개발 시 신환만을 타겟하여 마케팅 전략을 세우는 등 불필요한 비용 낭비나, 위험요소를 제거할 수 있다.

이홍기 대표는 ”과거에는 문헌에 기대에 정보를 취합하고 분석했다면, 지금은 데이터화 된 빅데이터를 활용하고 있으며, 향후에는 이런 빅데이터를 기반으로 인공지능이나 딥러닝에 의한 새로운 가공기술로 이어질 것”이라고 말하며, “그러나 현재의 심평원 데이터만으로 딥러닝으로 이어질 수 없으며, 환자의 치료 결과와 예후까지의 정보가 갖춰져 있어야 한다”고 지적했다.

이어 “이미 단일화된 국민건강보험 체계를 가지고 있는 한국의 경우, 정부가 이러한 데이터를 모으는 역할을 한다면 한층 수월할 것”이라며, 정부의 데이터 리더십을 강조했다.

이 대표는 “빅데이터를 구축하는 과정에서 중요한 것은 데이터의 정확성과 표준화”라며, “이렇게 정부가 양질의 의료 빅데이터를 구축한다면, 기업들은 이를 활용해 근거 중심의 연구와 전략이 가능할 것이며 헬스케어 산업 발전으로 이어질 것”이라고 말했다.

마지막으로 이홍기 대표는 “4차 산업혁명 시대에 한국의 헬스케어 산업이 더욱 발전하기 위해서는 현재보다 더 많은 데이터를 모을 필요가 있다”며 “현재 병원이 EMR 시스템을 갖추고 있긴 하지만 데이터의 형식이 상이해 취합하고 통합하는 과정이 어렵다”고 지적했다.

이어 “이를 개선하기 위해서는 병원의 EMR 시스템 일원화가 필요한데, 병원이 독자적으로 수행하기엔 비용 부담이 크다”며, “정부가 이런 병원 EMR 시스템 일원화 과정을 지원한다면 관련 산업이 빠르게 발전하는 데 도움이 될 것”이라고 구체적인 정부의 역할 분담을 제언했다.