미래의료 성큼, 상상을 뛰어넘다

[바람공자]

미래의료 성큼, 상상을 뛰어넘다

모바일·PHR·EHR·바이오·헬스데이터 '융합커넥티드 플랫폼'

[ 데일리메디 ]  2015.04.03 11:28

[1-상] “한국, 제도에 가로막혀 세계적인 흐름 놓치지 않을까” 우려감 고조

스마트기술을 이용한 개인 맞춤형 의료서비스 시대가 눈 앞에 다가왔다. 스마트의료는 표준 기반 의료IT 융합 기

술을 활용해 개인 건강을 관리하고 질병을 치료하는 영역이다. 각각의 기술이 상호 연결돼 환자에게 유의미한 건

강 정보를 제공하기 위해서는 ‘커넥티드 헬스케어 플랫폼’(Connected Healthcare Platform) 구축이 기반돼야 한

다. 구글, 삼성, 애플이 고유의 플랫폼을 구축해 개인·의료기기·병원을 연결하려는 것도 이러한 연유에서다. 글로

벌 시장은 큰 그림을 그리고 있는 반면 국내는 제도에 가로막혀 제자리 걸음을 하고 있다. 물론 제도 개선은 사회

적 합의가 전제돼야 하지만 손을 놓고 있다가는 급변하는 패러다임 전환에서 뒤처질 것이라는 지적이 제기된다.

이에 커넥티드 헬스 실현 로드맵을 의료계, 산업계가 공유하는 장을 제공하고자 한다.[편집자주]
 
스마트 의료기술은 현재의 공급자 중심 의료체계를 소비자 중심으로 전환하는 마중물이다. 최근 발간된 국가기술

표준원의 ‘스마트의료 R&D 로드맵’에 따르면 ▲모바일헬스▲개인건강기록(PHR) ▲전자건강기록(EHR) ▲바이오

헬스 ▲스마트헬스데이터 등이 패러다임 전환을 촉진할 기술로 꼽힌다.

이 5개 기술군은 표준을 통해 상호 유기적으로 연결돼 하나의 플랫폼을 구축하게 된다. 제 때 정확한 의료정보를

제공해 비용을 절감하기 위함이다. 이는 정보 수집 및 생성 방법에 따라 세 가지 플랫폼으로 구분된다.

우선 EHR과 PHR 시스템에서 생성된 정보의 저장소 플랫폼 역할이다. GE Wink 플랫폼, 애플의 헬스킷(HeathKi

t)과 같이 스마트 기기와 연결돼 정보를 수집, 건강 점검의 기초자료로 활용될 수 있다.

마지막으로 전자건강기록, 개인건강기록 생성 데이터를 활용한 빅데이터 저장 및 분석을 통해 구글의 플루 트렌

드, 건강보험공단의 ‘국민건강 주의 알람 서비스’와 같은 서비스를 제공할 수 있다.

글로벌 기업간 모바일헬스케어 경쟁 치열

5가지 기술군 중 현재 가장 활성화된 영역은 모바일헬스케어다. 구글, 애플, 삼성 등 글로벌 ICT 기업 뿐 아니라

수 많은 스타트업 기업들이 치열한 경쟁을 펼치고 있다.

세계이동통신사업자협회 정의에 따르면 모바일헬스케어는 스마트폰 및 전문 의료 모바일기기를 이용해 건강 정

보를 제공받고 관리하는 개념이다. 모바일 기기와 연동된 애플리케이션도 포함된다.

올해 4월 출시 예정인 애플의 웨어러블 기기 ‘아이워치’가 대표적이다. 애플 워치는 ‘헬스(Health) 앱’과 연동된다.

걸음수, 운동량, 칼로리 소모량 등의 정보 제공이 주 기능이다.

지난해 9월 중국 샤오미가 출시한 3만원대 스마트폰 연동 혈압측정기 ‘iHealth’도 있다. 혈압 변화 및 심장 박동률

뿐 아니라 맥박도 측정돼 종합적인 건강상태 체크가 가능하다.

모바일헬스의 궁극적 지향은 원격 건강 모니터링이다. 이에 기업들은 병원정보시스템과의 연동에 중점을 두고 기

술을 개발하고 있다.

애플이 최근 메이요클리닉, 듀크대학의료센터, 스탠포드대학의료센터 등 미국 내 유명병원 14곳과 ‘헬스킷’을 이

용한 만성질환관리 시범사업에 나선 것도 그 일환이다.

미국 소테라 와이어리스(Sotera Wireless) 환자의 활력징후를 상시 모니터링 가능케 하는 손목 밴드형 모바일 장

비를 출시, 시너(Cerner)의 병원정보시스템과 연동해 측정 기술의 정확도를 높이는 기술을 연구하고 있다.

모바일헬스케어 시장의 지속 성장을 위해서는 이종 시스템 간 상호 운영성, 개방형 표준, 평가 방법, 높은 가격,

진입 장벽 등의 문제가 해소돼야 한다는게 전문가들의 지적이다.  

내 손 안의 병원 ‘PHR’

모바일헬스케어 기술의 발달로 개인건강기록(PHR) 구현이 가능해졌다. PHR은 환자가 건강·의료 정보의 소유주

가 돼 직접 건강 및 질병 자료를 수집, 관리하는 개념이다. 

국내에서는 지난 2010년 서울아산병원이 ‘내 손 안의 차트’ 서비스를 최초로 선보였다. 병원을 직접 방문하지 않

고도 진료기록 확인 및 투약 관리가 가능하다. 하지만 정보의 일방적 전달일 뿐 의사와 환자의 쌍방향 소통 개념

은 아니다.

이 외에도 코오롱베니트의 ‘해빛’(Havit), SK텔레콤의 ‘헬스온’, 길병원의 ‘유케어 개인건강기록’ 등이 개발되고 있

지만 사업화 성공 모델은 아직까지 나오지 못한 상황이다.

의료법상 전자의료정보의 자유로운 송·수신이 불가능하거니와, PHR 데이터를 의사와 병원이 신뢰하지 않기 때문

이다.

의사 눈으로 환자가 검증된 기기를 이용해 측정는지 여부를 확인할 수 없다는게 가장 큰 이유다. 데이터가 표준화

돼 있지 않아 활용도가 떨어지는 것도 문제다.

미국, 유럽 등 선진국의 경우 정확도 높은 측정기술을 바탕으로 운동 처방 등에 PHR을 활용하고 있다. PebMD

개인건강기록, MS HealthValut 등이 네트워크 기반 PHR을 제공하고 있으며, 최근 GE도 시장 진입을 시사한 바

있다. 일본 야후는 지난해 10월부터 개인 유전자 분석서비스를 시작했고 PHR 기능을 제공 중이다.

 

커넥티드 헬스 중심축 ‘EHR’

PHR 상용화를 위해서는 전자건강기록(EHR)이 연동돼야 한다. EHR은 모든 의료기관의 전자의무기록을 네트워

크로 통합, 공유하는 첨단 의료 정보화 체계다. 

임상 관찰, 진단 결과, 처방 내용, 검사 결과 등을 컴퓨터에 입력, 공유해 현재 각 의료기관 별로 개별 관리되고 있

는 진료 관련 자료들을 통합 관리하고 중복투자로 인한 비용 낭비를 줄이는게 목적이다.

국내 의료기관 간 환자 진료정보 교류는 대형병원을 거점병원으로 협력병원과 협진시스템을 구축해 이뤄지고 있

다. 온라인 홈페이지(Refer System)를 통해 환자예약, 의뢰 및 재의뢰, 진료정보 전송 및 조회하는 형태다.

하지만 병원 간 진료정보를 교류해야 하는 동기가 부족해 각 기관 별로 독립적인 EHR이 구축되고 있는 상황이다.

데이터도 제각각 작성돼 정보 호환도 어렵다.

또한 의료법 상 의료정보의 전자적 송·수신이 금지돼 국가적인 전자건강기록시스템 구현이 어렵다. 개인정보 보

호 및 보안 문제도 해결해야 할 과제다.

유전정보·의료기기·ICT 융합 토대 ‘바이오헬스’

바이오헬스는 생체 정보, 뇌과학, 의료기기, ICT 융합을 토대로 생체 시스템의 동작 원리를 이해하고 제어하는 개

념이다. 질병의 선제적 예방과 맞춤 관리, 질병의 진단 및 치료가 목적이다.

머리카락보다 작은 크기의 로봇이 사람 몸 속에 들어가 각종 질병을 진단하고 치료하는 마이크로로봇이 대표적이

다. 주로 스텐트, 카테터, 진단용 센서 및 내시경으로 개발되고 있다.

아직 초기 단계이지만 박테리아 로봇을 비롯해 자기장 제어시스템, 유전자 스크리닝, 오감 인터페이스 등 다양한

생체정보와 동작원리에 대한 정보통신기술 및 표준기술이 개발되는 중이다.

바이오헬스를 통해 획득된 생체정보가 EHR 내 저장된 환자 임상데이터와 연결되면 개인에게 최적화된 진단과 치

료가 이뤄질 수 있다.

의미있는 정보 ‘스마트헬스데이터’

스마트헬스데이터는 보건의료와 관련된 빅데이터를 수집하고 분석해 환자 건강 관리 및 질병 치료에 의미 있는

정보를 만들어 내는 기술이다.

IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨이 제공하는 의료분석 조언 서비스가 대표적인 스마트헬스데이터 분야에 속한다. 왓슨은

MD 앤더슨 암센터에서 백혈병 환자 치료를 위한 조언자 역할을 하고 있다.

단 몇 분 만에 방대한 양의 논문, 임상 데이터, 치료 가이드라인 등을 학습 및 추론, 활용할 수 있는 능력 덕분이

다. 지난 6월 미국 임상종양학회(ASCO)에서 발표된 자료에 따르면 200명의 백혈병 환자에 대한 왓슨의 치료 권

고안은 MD앤더슨 의사의 판단과 82.6% 일치했다.

빅데이터 기술의 정확도가 높아질 수록 근거 중심 의학이 가능해지고, 의료서비스 질과 안전성이 향상된다. 국내

의 경우 국민건강보험공단, 심평원 등 각 기관별 의료 빅데이터 R&D 사업을 수행하며 투자를 늘리고 있다.

다만 의학과 질병에 관한 데이터가 텍스트, 영상, 그래프 등 다양한 형태로 생성되고 있지만 이를 처리하고 실시

간으로 의사결정과 연구에 활용하는 기술은 아직 초기단계에 머물러 있다. 또한, 의료법 상 외부 클라우드 시스템

정보 저장과 활용할 수 있는 정보에도 한계가 있다.