SW산업 동향 헬스케어 관련 산업 동향 및 표준화 이슈[소프트웨어정책연구소]
■ ICT기술이 접목되어 혁신이 일어나는 헬스케어 생태계에서 끊임없이 생성되는 헬스케어 데이터를 통합하고 활용하기 위한 표준화 이슈가 꾸준히 발생
■ 산업계에서는 각 기관별로 쌓여있는 의료데이터를 활용하여 임상 프로세스 개선 및 만성질환 관리 등을 위한 노력을 기울이고 있음
■ 표준을 기반으로 병원, 보험, 기업 등 다양한 주체 간 원활한 데이터 교류를 지원한다면 의료의 질 향상, 의료비 절감 등 환자의 권익을 증진하고, 개인화된 건강관리와 질병예방 서비스 제공 가능
□ 헬스케어 표준화 동향 분석
● 보건의료정보표준화의 필요성
– 예전에는 병원을 찾은 환자를 진료하기 위해서 해당병원에서 생성된 데이터 밖에 이용할 수 없었지만, 이제는 병원 내 검사장비에서 생성된 데이터 뿐만 아니라 환자의 병원 밖 생활에서 쌓이는 데이터까지 활용 가능
● 헬스케어 핵심 기기들 간의 데이터 표준화는 반드시 필요
– 의료기기, 병원정보시스템, 의료영상정보시스템 등 관련 국제 표준들은 지속적으로 발전 중
● 국내는 현장을 중심으로 헬스케어 데이터 표준화를 위한 연구와 글로벌 협력이 진행 중이지만 아직까지 단일 표준 사용은 미흡
– 초기 의료정보시스템이 OCS(1) 중심으로 개발된 반면, 최근 의료정보시스템은 데이터의 활용성을 강화하기 위해 CCM(2) 기반으로 구축
– 1990년대 초반 개발된 Health Level 7(이하 HL7)(3) CCM을 중심으로 헬스케어 데이터 표준화가 진행되어 웹 표준 기술을 기반으로 하는 HL V2/V3 RIM 등이 개발되었으며, 2014년 모바일 환경에서의 운용을 위해 HL7 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)를 개발함
– HL7 FHIR 표준기술을 활용하는 해외 사례로는 SMART on FHIR, HSPC(Heathcare Services Platform Consortium), Blue Button Plus 등이 있음(4)
• SMART(Substitutable Medical Applications and Reusable Technology) on FHIR은 EHR 시스템에 기반한 헬스케어 서비스 앱을 개발할 수 있는 플랫폼으로 오픈소스 및 FHIR 프로파일링 결과물들을 공개하고 있음
• HSPS는 의료정보 업체들 상호운용성이 보장된 헬스케어 서비스 플랫폼을 구축하기 위해 구성된 컨소시엄
• Blue Button Plus는 FHIR 표준기술을 활용하여 개인의료정보 관리 권한을 환자 본인이 갖게 하도록 하는 사업
– HL7이 개발되기 이전에도 의료정보시스템이 보급되면서 헬스케어 내 분야별로 필요에 의해 다양한 CCM들이 개발되어 사용되어 옴
– 또한 국가별 헬스케어 시스템에서 사용되고 있는 독자적인 의료정보 체계로 인해 아직까지 글로벌 표준이 확산되지 못하고 있는 상황
– 우리나라의 경우, 세계 보건기구(WHO)에서 제정한 질병 및 사인분류 체계인 ICD(International Classification of Disease)를 반영한 한국표준질병 및 사인분류 체계 KCD(Korean Standard Classification of Disease)를 독자적으로 사용 중
□ 의료 데이터 산업의 주요 사례 소개
● 메디데이터 : 환자 정보를 수집·분석하여 임상시험 비용 효율성을 높임
– 임상시험 연구자 출신이 설립한 기업으로 전 세계 130여 개국의 연구기관 및 임상시험수탁기관에 서비스를 제공하고 있으며 임상 개발 비용 절감 및 리스크 완화, 출시 기간 단축을 위해 임상시험 특화 애널리틱스 플랫폼인 ‘Medidata Clinical Cloud’을 제공
– ’15년 5월, 메디데이터 클라우드 플랫폼과 애플의 리서치킷(Research Kit)을 연결하는 오픈소스 커넥터를 개발하여 관련 기업 및 학술기관이 리서치킷(Research Kit) 앱을 통해 수집한 데이터를 메디데이터의 안전하고 준법적인 환경에 적용, 임상시험에서 수집된 다른 데이터와 통합되도록 함
● 익스프레스 스크립츠 : 환자 약품 관리 지원에 사용
– 미국 최대 보험약제관리 기업인 익스프레스 스크립츠(Express Scripts)는 연간 15억 건이 넘는 조제정보를 활용하여 환자의 행동 양식을 변화시키고 프로세스 개선 효과를 증대하고 있음
– 익스프레스 스크립츠는 예측 분석의 도입과 활용으로 정해진 복용 주기나 양을 지키지 않는 환자를 스크린 RX(ScreenRX)라는 시스템으로 확인하여 규칙적인 복용을 격려하거나 보다 저렴하게 약제를 보충할 방법을 소개하는 맞춤형 메시지를 전송하는 활동 등 소비자 건강을 증진하는 서비스를 제공
● 인터마운틴 헬스케어 : 만성질환 관리에 활용
– 비영리 병원 연합체로써 22개의 병원과 185개의 진료클리닉, 1,400명의 의사로 이루어져 있는 미국 유타주 기반의 인터마운틴 헬스케어(Intermountain Healthcare)는 소속 의료 공급자들의 9,000만 건 이상의 전자 의료 기록을 활용하여 분석을 진행하고 있음
– 인터마운틴 헬스케어는 인지 클라우드 기업인 Cognitive Scale와 함께 1형 당뇨병(TD1)을 가진 청소년기 환자가 성인이 된 후에도 자가 관리 능력을 갖출 수 있도록 돕는 Initiative를 발표(’15.09)
● 캠든 의료 공급자 연합 : 모든 납세자의 청구 데이터와 의료데이터를 통합한 데이터베이스 구축
– ‘모든 납세자에게 데이터베이스를(APCD, all-payer claims database)’는 출생이나 사망기록과 같은 공공 의료 데이터와 청구 데이터(서비스 데이터, 절차 코드 등)에서 수집된 모든 정보들과 결합하는 프로그램
– 2002년부터 캠든 지역의 주요 병원 3곳에서 의료데이터를 수집·암호화 및 표준화하고 GIS데이터와 비교하여 해당 지역 내 의료 서비스 이용자를 961명이라고 조사함, 이는 각 병원의 데이터만으로는 파악하기 어려운 정보로 전체 환자의 33%에 해당하는 규모임
● 파트너스 헬스케어 : 지식형 시스템에 활용
– 보스톤 기반의 브링험 여성병원과 메사추세츠 종합병원, 그리고 하버드 의과 대학 등이 연계한 파트너스 헬스케어(Partners HealthCare)는 위 기관들의 금융 및 운영 시스템, 임상 분석 시스템을 통합하는 시스템으로 평가됨
– 파트너스 헬스케어는 치료 현장에서 실시간으로 질의 및 분석, 보고를 진행할 수 있도록 쿼리가 가능한 환자 추론 문서(QPID, Queryable Patient Inference Dossier)을 개발하였으며 이를 활용하는 의사 및 의료 전문가의 수는 ’13년 11월 기준으로 5,000명에 달하는 것으로 알려짐
● 필라델피아 아동 병원 : 의사결정지원 시스템에 사용
– 필라델피아 아동 병원은 스트라타 Rx 컨퍼런스(Strata Rx conference)에서 생체의학정보학 센터 의료 보조(Center for Biomedical Informatics(CBMi) Care Assistant)를 소개, 이는 1,500개의 규칙을 활용해 200개의 변수들을 검색하여 전자의무기록(EHR) 사용자에게 알람을 제시하는 의사결정지원 프레임워크임
– 8개월간의 시험기간 내에 1,500명의 미숙아를 관찰하여 사용자들에게 개선된 의료 보조 기능을 제공, 이는 의료진들에게 정확한 성장 차트와 발달 지표, 백신 투여 정보, 생후 12개월 이전의 혈압 검사 진행을 제안하였음, 시범 참여한 사용자들은 이후에도 지속적으로 이를 이용했다고 알려짐
□ 시사점
● 표준화된 헬스케어 데이터 활용하기 위해 인프라 구축을 적극적으로 장려하고 있는 미국에 비해 우리나라는 인프라 부재로 인해 헬스케어 빅데이터 구축이 늦어짐에 따라 글로벌 헬스케어 산업의 경쟁력 제고에 어려움을 겪을 수 있음
● 산업계에서는 의료 데이터를 활용하여 임상시험 비용 효율성을 높이거나 만성질환의 관리 및 최적의 의사 결정지원을 돕는 도구로 이미 활용하고 있으며 향후 발생하는 다양한 데이터와 연계한다면 그 활용성은 폭발적으로 증대될 수 있음
● 빅데이터의 연계를 위해 표준화된 데이터 플랫폼 및 인프라에 대한 투자, 병원과 ICT 기업 간의 협력 강화, 의료 데이터 분석 전문가 등의 인력 양성 등의 제도적 지원이 필요
(1) Order Communication System: OCS(처방전달시스템)
(2) Clinical Contents Model : 임상콘텐츠모델, 환자의 임상정보를 기록하고 재활용 가능한 정보 단위로 구조화하는 기술 및 인프라
(3) HL7은 ISO(국제표준기구)의 개방형 네트워크 통신 모델인 OSI(Open System Interconnection) 7 Layer의 7계층
(Application Layer)에 해당하는 의료정보의 전자적 교환을 위한 표준 프로토콜로서, MLLP(Minimal Lower Layer Protocol) 형태의 데이터 패킷에 의료 정보를 담아서 전송하는 형태임
(4) 송준현, 김일곤, 안선주(2015). HL7 FHIR 표준기술. 정보과학회지, 33(3), 67-72.
(5) ICD-CM : International Classification of Diseases, Clinical Modification, 국제의료행위분류체계
(6) ICD-AM : International Classification of Diseases, Australian Modification, ICD에 기반을 둔 호주에서 관리하는 자국의 질병 및 사인분류체계
(7) ICD-O : International Classification of Diseases, oncology, 종양학 국제질병분류체계
(8) ICPC : International Classification of Primary Care, 국제주요진료분류체계
(9) ICF : International Classification of Functioning, Disability and Health, 국제기능장애건강분류체계
(10) READ Code : 영국에서 사용된 의료인을 위한 임상용어분류체계로서 SNOMED-RT와 통합됨
(11) MedDRA : Medical Dictionary for Regulatory Activities, 약품 규제업무용 의학사전
(12) ICD-PCS : International Classification of Diseases, Prodecure Coding System, 국제의료행위분류체계
(13) ICHI : International Classification of Health Intervention, 국제의료행위분류체계
(14) CDT : Current Dental Terminology, 미국치과행위용어표준분류체계
(15) HCPCS : Healthcare Common Procedure Coding System, 의료공통시술코딩시스템
(16) LOINC : Logical Observation Identifiers Names and Codes, 임상검사분야 국제표준코드
(17) UltraSTAR : Ultrasound Structured Attribute Reporting, 초음파 결과 보고 체계
(18) ICNP : International Classification for Nursing Practice, 국제간호실무분류체계
(19) NANDA : North American Nursing Diagnosis Association, 미국간호진단용어표준화기구(간호진단분류체계)
(20) NIC : Nursing Intervention Classification, 간호중재분류
(21) NOC : Nursing Outcome Classification, 간호결과분류
(22) OMS : Omaha System, 간호표준용어체계
(23) HHC : Home Health Care, 가정건강관리(재가간호)
(24) ATC : Anatomical Therapeutic Chemical Classification System, 의약품분류코드
(25) RxNorm : 미국 의약품 및 약물전달기기 표준용어체계
(26) VANDF : Veterans Health Administration National Drug File
(27) NDC : National Drug Code, 정부(미국) 규정 의약품 식별코드
(28) NDDF : National Drug Data File, 약품 정보 데이터베이스
(29) SPN : Standards Product Nomenclature, 의료기기 표준명명법
(30) UMDNS : Universal Medical Device Nomenclature System, 국제 의료기기 명명시스템
(31) GO : Gene ontology, 유전자 온톨로지(유전자 정보 보관 시스템)
(32) HUGO : 영국 유전자명명 위원회
(33) NCBI : National Center for Biotechnology Information, 미국 국립생물공학정보센터
(34) MESH : Medical Subjects Headings, 미국 국립의학도서관에서 만든 의료 논문 색인어
(35) 미국의학도서관에서 개발한 개념으로, 동일 개념의 서로 다른 명칭과 관점을 함께 연결하고 상이한 개념 간의 유용한 관계를 제시하기 위한 식별기호 및 연결 관계
(36) UMLS : Unified Medical Language System, 미국 국립의학도서관에서 운영 중인 통합용어시스템
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