국내 보건의료 정보화의 발전 과정과 EMR 및 데이터 활용 현황, 그리고 의료 정보 교류와 인공지능 기술을 통한 의료 서비스 혁신 및 경영 효율화 방안 doc_id PCY_201702160546431221_6

21세기 정보화 시대로의 진입을 이루고 보건의료 부문의 정보화가 이루어지는 가운데, 2000년대에는 공공 및 민간 의료기관의 병원정보화로 인한 의료정보가 생성되기 시작했다. 또한 인간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)로 인한 유전분석기술의 발전으로 국내에서도 유전체 분석을 위한 기술개발과 한국인에 대한 각종 유전체 역학조사 및 데이터베이스 구축이 진행되었다. 먼저, 민간 및 공공 의료기관의 병원정보화로 인한 의료정보의 생성과 이를 위한 정부의 주요 정책부터 살펴보겠다. 한국의 보건의료제도가 정착되는 한편, 2000년대에는 의료기관의 EMR 도입을 시작으로 본격적으로 의료정보가 디지털화되기 시작했으며 2003년 분당서울대병원의 EMR 도입을 필두로 20여개가 넘는 국내 주요 대학병원이 차례로 EMR을 도입하였다(이경진, 2010; 보건복지부·한국보건산업진흥원, 2015) 국내에서 가장 선도적인 EMR 시스템을 운영하고 있는 의료기관은 분당서울대학교병원이다. 분당서울대학교병원이 개발해 운영하고 있는 병원정보시스템 ‘베스트케어 2.0’은 환자 안전에서부터 빅데이터까지 완전한 전자의무기록으로 국내외에서 평가받고 있다. 국제적 공신력을 가지고 있는 북미의료정보경영학회(HIMSS, Healthcare Information and Management Systems Society)는 의료기관의 의료정보시스템 정보화 수준을 Stage 0(최저)에서 7(최고)까지 8 단계로 나누어 평가하고 등급을 매기는 객관적 평가지표 ‘EMRAM(EMR Adoption Model)’를 제공하고 있는데 분당서울대병원은 2016년 4월, 최고 정보화 등급 ‘Stage 7’으로 재인증을 받았다(데일리메디, 2016.4.12.). 의료기관에서 생성하고 보유 및 관리하고 있는 데이터는 환자의 진료와 관계된 정보로 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record), 환자를 진료하고 난 후 생성된 영상의료전달시스템(PACS, Picture Archiving Communication System) 등을 말한다(이종택, 2013). 진료기록 정보의 EMR은 주로 문자(text) 정보로서 HL7(health level 7)의 표준방식을 따르고 있으며 영상정보의 PACS는 DICOM(digital communications in medicine) 표준방식을 사용하고 있다. 전자의무기록(EMR)은 일반적으로 하나의 병원 내에서 생성되는 모든 진료정보, 다시 말해 외과, 내과, 안과 등의 각 부서에서 나오는 진단결과, 처방결과, 약제 처방자료, 인사과 기록, 비용 등의 원무자료, 외래 자료 등 모든 환자 정보를 전산화하여 입력한 후 관리하고 저장하는 것을 말한다. 본 계획의 실현을 위해 기술개발 사업 로드맵도 내놓았는데, 앞으로 약 3년마다 의료정보 통합시스템, 정밀의료시스템(CDSS), 한국형 CDSS개발과 같은 기술을 개발할 때마다 시범사업을 통해 각종 서비스를 제공하겠다는 계획이다. 그러나 기술개발 및 서비스화에 이르기까지 각 단계마다 산재해있는 사회적, 윤리적, 기술적 문제에 대해 어떤 방식으로 해결할지에 대한 논의는 부재하다. 정밀의료 정책의 기반이 되는 의료정보 생성 및 교류를 위한 정책도 추진 중이다. 보건복지부는 의료기관 간 ‘진료정보교류 활성화’를 2016년 주요 중점과제로 선정하였고, 한국보건산업진흥원은 2014년부터 ‘보건의료정보화를 위한 진료정보교류 기반 구축 및 활성화’ 사업에 착수하였다. 2005년 EHR 사업단의 활동이 2009년에 끝난 이후 새로이 국내 보건의료 및 정보통신 환경변화에 대응한 보건의료 정보화 종합계획을 수립하고, 진료정보교류를 포함한 보건의료정보화 관련 R&D 과제를 지속적으로 추진하기 위함이다(보건복지부·한국보건산업진흥원, 2015). 환자와 의료기관 사이의 정보 불균형은 환자의 의료 선택권을 저해할 뿐만 아니라 의료서비스를 제공하는 의료기관의 입장에서도 잠재적 고객 수요의 파악을 힘들게 만들고 있다. 양방이 만족할 만한 의료서비스의 질을 높이기 위해서는 환자와 공급자 모두가 원하는 때에 필요한 정보에 접근 가능해야 하며 지속적인 커뮤니케이션이 이루어져야 한다. 다시 말해 의료시장에서 정보 비대칭성이 작용하지 않도록 환자가 의료공급자의 정보를 이용할 수 있어야 하며, 개인이 의료적 선택을 할 때 필요한 의료정보가 효과적으로 사용될 수 있어야 한다. 헬스케어 분야의 발전을 저해하는 요인 중 의료서비스 제공자인 의료기관과 의료서비스 수혜자인 환자간의 정보 불균형 또한 심각한 문제이지만 의료기관 간의 정보불균형 역시 여러 가지 비효율을 초래하고 있다. 의료 공급자인 의사는 임상적 의사결정을 위해 환자의 동의에 따라 진료 및 임상 정보를 다른 장소의 의사와 교류할 수 있어야 한다. 특히 CT, MRI 등의 중복 촬영 등의 문제는 공급자 간의 정보교류 단절에 의한 대표적인 문제점으로 지적되고 있다(중앙일보, 2011.9.21). 인공지능 기술은 의료 현장에서 첨단 데이터 분석을 통해 최적의 치료법을 선택하고 환자별 치료결과 예측에도 활용될 예정이다. 시스템의 근간이 되는 데이터는 환자와 사용자의 개인 의료 기록과 유전정보는 물론 건강관리 기기와 각종 센서에서 얻은 실시간 데이터를 활용해 진단의 정확성을 제고한다. 이와 함께 기존에 축적된 방대한 의료 연구 자료들을 분석하여 새로운 의학적 지식을 생산해 낼 수도 있다. CB insight(2016.8.31.)에 따르면 전 세계 90개 이상의 벤처기업이 머신러닝(machine learning) 알고리즘과 예측 분석을 적용하여 신약 개발의 시간 단축, 환자를 위한 가상의 도움 서비스를 제공, 의료정보를 활용한 진단 치료 등의 사업을 진행하고 있다. 인공지능을 활용하여 진단 시스템을 도입하거나 솔루션을 개발하고 있는 가장 대표적인 기업은 IBM 왓슨이다. IBM Watson은 2013년 2월까지 60만 5천여 편의 의학적 증거, 200만여 페이지의 텍스트와 2만 5천 건의 환자 사례를 학습하고, 1만 4,700여 시간 동안 임상 시험을 통해 의사들을 보조하면서 진단 정확도를 향상시키고 있는 중이다(김치원, 2015). 의료기관의 경영혁신과 관련하여 기존의 의료기관 시스템 내에서도 여러 가지 전략을 통해 경영 효율성을 제고하는 노력이 있었다. 의료기관의 운영 혁신에 대한 몇 가지 사례를 들어보면 우선 대학병원 의료서비스의 차별화, 브랜드화 등 차별화된 병원경영의 전략을 살펴볼 수 있다. 개별 병원들은 병원의 특성에 맞는 특수진료를 개발하는 등 전문화와 차별화 전략을 통해 ‘로봇수술 전문병원’, ‘간이식 전문병원’, ‘여성전문병원’, ‘암전문병원’ 등(매일신문, 2008.7.25.)으로 브랜드 가치를 제고하여 성과를 높 이는 등의 경영혁신을 이루어내었다. 세부적인 진료부문에 있어서도 병상회전율 증대 및 재원일수 단축, 진료 및 수술의 환자대기시간 단축, 초음파검사 등에서 프로세스의 효율성 증대, 응급실에서 환자의 체류시간 단축, 외래업무 프로세스 개선 등의 혁신사례 등이 있다. 또한 간호부문에서는 검사 설명방법 개선을 통한 고객만족도 향상 및 퇴원환자 만족도 향상을 위한 환자관리 업무 개선 등이 있다.