충북대학교 의료정보학교실 최해진
1, 학술대회 개요
서울대학교병원과 차세대 스마트임상시험 기술개발센터가 주관아래 2020년 11월 12일(목), 13일(금) 이틀간에 걸쳐 서울대학교 시흥캠퍼스(일명, 배곧캠퍼스) 교육협력동에서 2020년 대한의료정보학회 추계학술대회가 개최되었습니다.
이번 대한의료정보학회 추계학술대회는 여러 강의실을 오픈하여 동시간대에 여러 심포지움을 개최하기 어려운 점을 감안하여 3개의 강의실을 열어 주제를 통합하여 진행하였습니다.
크게 자유연제는 3개의 주제로, 1) 의료인공지능, 2) 모바일헬스&디지털헬스, 3) 의료빅데이터로 학술 발표가 진행되었습니다.
또한, 심포지엄은 18개의 주제로, 1) 실제 활용되고 있는 빅데이터 기반의 디지털 헬스케어, 2) 인공지능 환자 감시 플랫폼, 3) IoT 디바이스를 이용한 COVID-19 경증 환자의 비대면 진료, 4) CDB보안, 어떻게 준비할 것인가?, 5) 스마트 임상시험 기술 개발, 6) 2020서울대학교 병원 의료인공지능 경진대회 본선, 7) 임상 현장에서 AI를 넘어 지능형 인공지능 서비스(AIasS), 8) A NEW Era of HIS, 9) 의료 AI, and CDS, 10) AI학습용 데이터셋 구축 현황과 활용 전망, 11) 빅데이터활용 신약 개발, 12) 지역보건정보체계의 구축방향, 13) 의료데이터 가명화와 블록체인, 14) 의료 인공지능, 이제는 적용을 고려할 때!, 15) 변화하는 의료환경에서의 간호서비스 혁신:eNursing, 16) 사례기반 EMR 안전성/사용성 가이드라인 개발, 17) 개정된 개인정보보호법 가이드라인 평가와 데이터 활용 방안 토론, 18) Exploration of informatics methods to promote secondary use of medical data and the multidisciplinary collaboration across industry, academy, and research institute로 진행되었습니다.
추가로, 학술대회 장에서 12일, 13일 모두 점심식사를 제공하여, 점심식사를 하며 함께 들을 수 있는 기업세션인 Luncheon Session도 준비되어 있었습니다. 12일에 진행된 Luncheon Session으로는 A area에서는 아마존 웹서비시즈 코리아의 AWS의 Data Lake와 RaaS를 사용한 Clinical Data Warehouse의 현대화 방안, 주식회사 트라이벨랩의 첨단 ICT 기술을 이용한 웨어러블 디바이스 및 모니터링 시스템 활용의 주제로 진행 되었습니다.
또한, B area에서는 이지케어텍(주)의 Global business experience of EMR, ㈜레몬헬스케어의 의료진용 모바일앱을 통한 스마트워킹 실현 –세브란스병원 구축사례중심 주제를, C area에서는 ㈜사람들과사람들의 하이브리드 클라우드 환경을 위한 보안 모델, Wolters Kluwer의 차세대 임상 의사 결정 지원 시스템의 특징의 주제로 진행되었습니다.
또한, 13일에 진행된 Luncheon Session으로는 A area에서 Syapse의 Real World Evidence: Establishing High Data Quality, Real World Data (RWD) and Real World Evidence (RWE) in Advancing Cancer Care 두가지 주제로 진행되었습니다. B area에서는 필립스코리아, C area에서는 제니스앤컴퍼니, 마이크로 소프트의 강연이 진행되었습니다.
학술대회 행사는 COVID-19 격상에 따라 사회적 거리두기 지침에 따른 온·오프라인 병행으로 이루어졌고, 행사장 입장 전, 체온 측정과 명부 작성이 이루어졌고, 철저한 방역수칙을 지키며 진행되었습니다. 또한, 각 Area에 입장을 하기 위해선 사전에 배포된 명찰에 있는 Qr코드를 입력해야 입장할 수 있었습니다. 발표는 사전에 녹화를 한 후 상영하는 온라인 방식으로 진행되었고, 질의응답은 발표자가 오프라인에서 진행하는 형식으로 진행되었습니다. 철저한 방역을 지키기 위해 새로운 방식의 학술대회를 진행한 것이 인상 깊었습니다.
2. 주요발표 : 대한의료정보학회 추계학술대회
이번 대한의료정보학회 추계학술대회는 앞서 언급한바와 같이 여러 강의실을 오픈하여 동시간대에 여러 심포지움을 개최하기 어려운 점을 감안하여 3개의 강의실을 열어 주제를 통합하여 진행하였고, 본인이 원하는 주제의 Area에 가서 들을 수 있었습니다. 이에따라 학술대회에서 소개된 여러 발표 중 흥미롭게 들었던 발표를 요약해보았습니다.
11월 12일(화) DAY 1
1) 자유연제 3 : 의료빅데이터 (C Area)
Design a mobile app for communicating drug side effects between doctors and
patients and self-report
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약물감시를 목적으로 진행한 프로젝트이며, 약물 부작용 감시를 위해서는 환자가 적극적으로 약물 부작용에 대한 보고가 중요하다고 파악하여 환자 맞춤형 앱의 필요성을 도출하였다
앱 개발에 있어서 1) 앱분석(필요성조사), 2) 시스템 설계(수요조사, 항목구성), 3) DB구축(약물&분석정보), 4) 실증파일럿(자발적보고) 단계로 진행되었다.
이 앱의 주요 특징으로는 다양한 DB를 매핑하고, 자체 분석 데이터를 활용 했다는 점이며, 의사에게 환자의 진단정보를 제공하고, 약물 처방과, 환자 모니터링에 도움을 준다. 또한, 환자에게는 약물 처방내역, 약물복용알림, 상태 모니터링, 커뮤니티 기능을 제공한다.
이 앱을 활용함에 있어 사용자는 약물 부작용에 대한 경각심을 갖음으로써 자발적인 약물정보를 습득할 수 있고, 의료진과 환자간의 의사소통이 원할함에따라 약물부작용의 빠른 피드백이 가능하다.
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2) 자유연제 3 : 의료빅데이터 (C Area)
Cancer Big-data Library Development based Electronic Medical Record database
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암 유병률의 증가로 암의 관리 및 극복의 필요성을 기반으로 진행한 연구이며, 이 연구는 EMR에 대한 연구가 증가하고 표준화 DB의 필요성이 강조되고 있음에 따라 건양대병원 의료 빅데이터를 활용하여 암 종별 데이터베이스를 구축하였다.
연구진은 암 종별 데이터베이스를 구축하기 위해 데이터 표준화 작업을 거쳤는데, 정형데이터에는 ETL 작업(Extract->ODS->DW Transform)을 진행하였고, 비정형데이터는 암전문의, 연구원 등 전문가의 EMR 리뷰와 CSV file 변환 작업을 통해 정형데이터화 하였다.
연구 결과, 2012년 1월부터 2019년 12월까지의 유방암 라이브러리 구축에 성공하였으며, 이는 1)기본, 2)진단, 3)검사, 4)수술, 5)치료 등 30개의 테이블과 496개의 칼럼을 구축하였다.
본 연구를 통해 활용되지 못하고 쌓여있는 EMR Data의 효율적 활용과 임상연구지원, 항암 치료제 개발, 근거기반 정보제공, 암 빅데이터 활용 및 발전을 기대할 수 있다.
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3) 자유연제 3 : 의료빅데이터 (C Area)
응급실 방문 흉통환자 대상 단일패치 12유도 심전도의 시간 적시성 평가
(Timeliness of the single patch 12 lead ECG for chest pain patients at the emergency department)
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응급실에서 12유도 심전도는 흉통 환자의 진단과 치료의 기본이 된다. 적절한 시간에 심전도를 수행하는 것이 임상 결과의 개선과 악화에 영향을 줄 수 있다는 많은 연구결과가 있지만, 응급실 과밀화나 의료진의 부족으로 심전도 검사의 지연이 번번하게 발생하고 있다.
이를 해결하기 위해 연구진은 자동화된 무선 단일 패치 심전도를 이용하는 것이 기존 심전도에 비해 효율적일 것이라는 가설하에 무선 단일 패치 12유도 심전도와 기존 심전도의 시간 정확도를 비교하는 연구를 진행하였다.
본 연구의 연구방법은 무작위화를 통해 각 15명씩 시험군과 대조군으로 대상자를 나누었고, 기존 심전도와 단일 패치 심전도를 검사하도록 하고 기준시간과 실제 시행 시간의 차이를 변수로하여 비교 하였다.
연구 결과, 시험군 중 77.5%가 두 번의 검사가 적절한 시간에 이루어진것에 비해 대조군의 37.5%의 환자만 검사가 제시간에 이루어졌다.
이 연구를 통해 복잡한 응급실 상황에서 지속적인 심전도 검사가 가능하다는 점을 도출했지만, 단일 패치 심전도의 검사결과에 대한 정확도는 검증되지 않아 추가 검증이 필요하며, 후속관찰이 필요하다. 하지만, 이를 통해 응급실의 과밀화나 인력 부족을 개설할 수 있을것으로 예상된다.
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4) 심포지엄 2 : 모바일헬스 & 디지털헬스 (B Area)
인공지능을 활용한 환자 예후예측 모델 : 클래스 불균형 중심으로
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최근 인공지능 기술을 활용하여 환자로부터 수집된 데이터로 미리 예후를 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있다.
하지만, 환자의 예후를 예측하는 모델을 머신러닝과 딥러닝으로 학습할 때 가장 큰 난관은 클래스 불균형 문제이다.
일반적으로 환자의 예후가 나쁜 케이스가 그렇지 않은 경우에 비해 수가 상당히 적기 때문에 클래스 불균형 문제가 발생한다.
머신러닝 분야에서는 여러 가지 기법과 모델을 활용하여 클래스 불균형 문제에 대응하는 방법이 있고, 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 클래스 불균형을 다루는 방법을 소개하고, 환자 예후예측 모델에 적용하는 방안을 소개했다.
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5) 심포지엄 2 : 모바일헬스 & 디지털헬스 (B Area)
스마트 환자 감시 플랫폼
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Vital Record를 이용한 이전의 의학연구는 Clinical research form을 수기로 입력하거나 고가의 하드웨어, 소프트웨어를 필요로 하였지만, 현재의 의학 연구는 초저가의 하드웨어를 이용하여 고해상도의 데이터를 수집할 수 있도록 발전하였다.
최근 발전한 IoT 기술은 저가의 데이터 수집 장비를 활용하여 수술장, 응급실, 중환자실에서 사용되는 여러 의료 장비로부터 고해상도 생체 신호 데이터를 자동적으로 수집하는 것을 가능하게 하였고, Vital DB와 같은 공개 데이터셋을 이용하면 인공지능 기반 생체 신호 분석 알고리즘을 개발하는 것이 가능하다.
본 연구는 3가지 주제인 Risk Stratification, Waveform Analysis, Event Forest를 활용한 스마트 환자 감시 플랫폼을 제시하였다. 또한, 이를 활용하여 합병증을 줄이고 중환자실, 회복실, 병실 등 많은 임상 현장에서 환자 안전을 증진 시키고 의료의 질을 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 모색하였다.
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11월 13일(수) DAY 2
1) 심포지엄 11 : 빅데이터활용 신약개발 (B Area)
실사용데이터를 활용한 임상시험 설계 수행 최적화
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임상시험의 효율성 증대와 경쟁력 강화를 위해 다양한 기술이 활용되고 있으며, 그 중 빅데이터 분석 기술이 크게 활용되고 있다. 최근에는 실사용데이터(Real-World Data)를 임상시험에 활용하려는 노력이 많고, 실사용 데이터는 의학 분야에서 진료현장에서의 데이터를 의미한다.
임상시험에서의 실사용데이터는 다양한 단계에 활용할 수 있으며, 임상시험 설계시에도 실사용데이터가 많이 활용되고 있다. 특정 질환에서의 처방 패턴이나, 환자의 특성을 이해하는 것은 연구의 가설을 설정하는 데 있어서 중요한 부분으로 실사용데이터를 활용한다.
뿐만 아니라, 신약개발에 필요한 유효성/안전성을 확인하기 위한 바이오마커 탐색에도 실사용 데이터를 활용하고 있으며, 환자 등록이 어려운 희귀질환 등에서 단일군 시험을 진행하고, 기존 치료 환자군의 실사용데이터와 비교하는 Synthetic Arm 연구도 최근 진행되고 있다.
다양한 분야에 활용되는 실사용 데이터를 임상시험 설계와 수행에 활용함으로써 임상시험의 성공률을 높이고, 비용과 시간을 절감하는 데에 기여할 것을 기대할 수 있다.
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2) 심포지엄 12 : 지역보건정보체계의 구축방향 (C Area)
의료정보활용과 지역보건의료정보체계
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최근 코로나 19의 전 세계적 유행과 함께 의료서비스의 패러다임이 치료 병원중심에서 예방·수요자중심으로 변화하면서 스마트헬스 케어가 더욱 부상하고 있으며 지역사회기반의 돌봄의료서비스 제공 등으로 인해 새로운 지역의료정보체계에 대한 요구가 점차 증대되고 있다.
정부에서는 혁신생태계 구축을 위해 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료를 3대 핵심사업으로 하여 디지털 뉴딜을 발표하였다.
본 연구는 맞춤형 지역보건의료 제공 사업과 개원의가 중심이 되어 의료정보를 공유할 수 있는 개원의 중심의 지역의료정보체계 구축 모델, 지역 의료정보체계에 커뮤니티 케어에 필요한 정보 등을 통합하여 활용하는 모델의 3가지 실증사업을 제안하였다.
본 연구에서는 의료정보 및 지역 보건의료정보체계는 단순히 업무를 수행하는데 필요한 정보를 제공하는 것이 아니라 국가 및 지역의 보건의료시스템을 강화하여 국민 및 지역주민에게 최적의 보건의료서비스를 제공에 기여할 수 있어야 한다는 필요성에 따라, 이러한 정보를 제공하기 위해서는 어떤 데이터를 수집해야 하는지를 명확히하고, 또한 수집할 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 방안인 정보거버넌스, 데이터 기반의 서비스 개발, 의료혁신의 프레임에서 데이터에 대한 활용 및 체계에 대해 접근해야 한다고 결론내렸다.
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3) 심포지엄 13 : 의료데이터 가명화와 블록체인 (B Area)
의료데이터 가명화와 블록체인 : 기술적 측면에서의 향후 전망
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본 연구의 연구진은 향후 4차 산업 혁명의 선두 기술 중 하나로 주목받고 있는 블록체인은 차세대 기술로서 많은 장점과 잠재력을 선보이고 있음과 동시에, 아직 해결되어야할 한계점 및 문제점이 있다고 지적하였다.
블록체인이 가장 핵심적으로 추구하는 보안과 분권화의 가치라고 설명하였으며, 현재 블록체인 기술 수준은 아직 블록체인 외 다른 기능들에 대한 해킹에 취약하며, 분권화의 아이러니, 느려지는 TPS 이슈등을 지적하며 현실적으로 해결되어야 할 문제점이 많다는 점에서 발표를 진행하였다.
본 연구진은 의료데이터와 블록체인, 더욱 구체적으로는 의료데이터 가명화에 있어서 블록체인의 향후 전망과 역할을 기술적 측면에 집중하여 다각적으로 논의를 진행하였다.
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4) 심포지엄 16 : 사례기반 EMR 안전성/사용성 가이드라인 개발 (C Area)
의료정보기술과 전자의무기록 시스템 환자안전사고 분석
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본 연구진은 전자의무기록에 관련한 심각한 환자안전사고가 사회적 문제로 등장하고, 환자안전을 위한 전자의무기록 시스템 구축 요구도가 높아짐에 따라 연구의 필요성을 인식하고 연구를 진행하였다.
연구진은 환자안전 보고학습시스템에 보고된 환자안전사고 자료 중 전자의무기록 시스템 관련 사고 현황을 조사하고 사례 기반으로 EMR 사용성과 안전성 증진을 도모하기 위해 연구를 수행하였다.
환자안전 보고학습시스템 운영 이후부터 2019년 12월 31일까지 보고된 환자안전사고 보고서를 대상으로 의료정보기술과 전자의무기록 시스템 사고를 주제어 분석을 통해 추출하고 연구진 및 전문가의 리뷰를 통해 분석하였다.
분석을 통해 ‘환자 확인과 검증’, ‘금기와 주의’, ‘현황판과 요약’, ‘고위험약물’ 등과 관련된 주제어가 도출되었다.
본 연구로 환자안전을 위한 전자의무기록 시스템 구축과 임상현장을 반영한 분석 대상 선정의 필요성을 확인 할 수 있었고, 이를 위한 기초자료를 확보한 연구진은 환자안전을 위한 전자의무기록 시스템 구축과 운영을 위한 단계적이고 중장기적인 계획과 연구, 실행이 필요하다고 말했다.
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5) 심포지엄 16 : 사례기반 EMR 안전성/사용성 가이드라인 개발 (C Area)
EMR 사용성 및 사용환경 평가 실증 연구
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본 연구는 임상 업무 흐름을 적용하여 사용자와 개발자 모두에게 포괄적으로 적용되는 전자의무기록 시스템의 사용성 및 안전성을 모두 고려한 가이드라인 개발을 목적으로 수행되었다.
연구진은 이러한 목적을 달성하기 위해 전자의무기록 시스템의 사용환경과 사용 오류를 파악하는 두 가지 설문 연구를 수행하였다.
첫 번째 설문 연구에서는 의료진들이 인지한 오류를 중심으로 사회기술 모델 측면의 환경 요인, 운영 및 조직 요인 및 오류 발생 잠재 조건들의 관계와 사용성 공학 측면의 사용편의성, 유용성 및 만족도와의 관계를 구조방정식 모델을 통해 파악하였다.
두 번째 설문 연구에서는 전자의무기록 시스템의 사용자인 의료진들을 대상으로 주요 사용 오류와 원인을 조사하는 연구가 진행되었으며, 정성적 응답의 심층분석을 통해 의사와 간호사로 구분된 사용자 그룹에 대한 비교 연구를 진행하였다.
본 연구에서 연구진은 전자의무기록 시스템의 사용이 운영 및 조직 요인에 의해 큰 영향을 받으므로, 의료 조직과 의료 정책 기관에 전자의무기록시스템 사용환경 개선을 위한 근거를 제시하였다.
또한, 의료진들의 다양한 사용성 문제를 수집하여 전자의무기록 시스템의 사용 오류 구조를 제시하였다.
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3. 후기
이번 대한의료정보학회 추계학술대회 참석을 통해 미래 의료정보의 핵심 키워드인 ABCD, 즉 AI, Big Data, Cloud, Device 등에 대한 내용을 적절히 다루면서 최근 이슈가 되고 있는 데이터 3법의 현재, 네트워크, 블록체인, 그리고 IoT 디바이스를 이용한 스마트 임상시험, 정밀의료 등에 대한 전문가들의 견해를 듣고, 다양한 의료정보 분야의 최신 연구 동향을 파악할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다.
또한, 교육협력동 건물 2층에 마련된 기업 부스에서 스마트 헬스케어 및 AI 관련 기업 부스의 운영을 통해 학술 대회 기간 동안 전시와 홍보를 통해 다양한 기업들과 교류하는 기회를 가졌습니다. 각 기업 부스에서는 QR코드를 입력하여 설문조사를 하거나, 기업에서 개발한 앱이나 제품을 실제 사용해볼 수 있는 기회를 제공하여 다양한 제품을 직접 사용해볼 수 있어서 인상 깊었습니다.
