[IT is Health 기술, 질병의 한계를 넘다] 분산 연구 플랫폼을 이용한 다기관 의료 빅데이터 연구
글. 김이석 교수 한양대학교병원 정형외과
정보 통신 기술의 발달로 의사가 진료하는 환경은 많은 변화가 있었다. 과거 수기로 기록하던 의무 기록이 전산화되면서 모니터를 보면서 키보드로 작성하는 모습이 가장 큰 변화일 것이다. 이러한 변화는 의료 환경의 정확성과 신속성에 있어 혁명적인 일이라고 할 수 있다. 최근 4차 산업혁명의 발전으로 진료 환경에서 축적되는 의료 데이터를 이용하여 연구하는 노력들이 시행되고 있다. 환자의 진료 기록 저장, 처방의 전달과 같은 기초적인 적용 외에도, 바이오 산업과 컴퓨터 기술을 접목하여 의료 진단 기술, 신약 개발, 치료 방법의 개발 등에 응용하고 있으며, 실험실에 국한된 과거의 연구방식에서 벗어나 병원에서 지속적으로 생성되는 의료 정보를 이용한 의료 빅데이터에 대한 연구가 세계적으로 활발하다.
이러한 관심과 변화에도 불구하고 기관들의 의료 시스템은 축적되는 데이터 구조와 사용되는 용어가 서로 달라서 의료 빅데이터 연구의 걸림돌이 되고 있다. 때문에 의료 데이터 연구의 문제점을 극복하고 공동으로 연구하는 다양한 시도가 이루어지고 있는데, 현재 국내외에서 주목을 받고 있는 OHDSI(Observational Health Data Sciences and Informatics) 컨소시엄이 대표적이다.
전산 의무 기록(EMR: Electronic Medical Record)은 진료와 처방이 전산 환경에서 이루어지는 플랫폼이다. 병원에서 환자의 진료 기록은 의사에 의해 작성되고 이러한 기록은 전산 저장소에 저장되며, 각 연관 부서로 전달되어 처방이 실행된다. 또한, 각 부서에서 생성되는 데이터는 다시 전산 저장소에 저장되고, 환자의 진료 시에 불러와서 환자에 대한 정보를 확인할 수 있다. 즉, 매우 유기적으로 연결되어 있는 네트워크 구조인 것이다. 이러한 의무 기록의 저장, 분류 및 의료 정보 시스템은 각 병원에 따라 모두 다르다. 따라서 사용하는 컴퓨터 기종 및 사양, 프로그램, 네트워크 구성, 처방 및 결과, 의무 기록이 기록되는 데이터 베이스의 구조, 처방 및 검사 코드는 같지 않다.
이로 인해 한 연구 기관에서 연구 내용을 다기관으로 확장하기 위해서는 참여하는 병원에서 사용하는 데이터 구조를 알고, 검색하고자 하는 코드를 확인해야 하며, 각 병원에서 구동이 가능한 프로그램을 개발 및 적용해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 의료 기관에 따라 서로 다른 용어 코드와 데이터 구조를 표준화된 용어와 데이터 구조로 변환하려는 노력을 해왔고, 대표적인 국제 표준 규약으로는 OMOP(Observational Medical Outcome Partnership)이 있다. 현재 OMOP CDM은 version 6까지 개발되어 있으며, 지속적으로 발전하고 있다.
변환된 표준 데이터 모델(CDM)을 활용하면 다기관 공통 연구를 시행하는 것에 용이하다. 연구자는 각 병원의 의료 시스템에 직접 접근하지 않고, 각 기관의 담당자에게 연구 결과를 추출할 수 있는 프로그램을 배포한다. 프로그램을 통해 얻어진 결과는 수집하여 연구할 수 있고, 개인 민감 정보가 저장될 수 있는 원본 데이터는 데이터 보유 기관에 둔 상태로 익명화된 데이터를 이용할 수 있다. 이로서 연구 주관 기관에는 원본 데이터는 전송하지 않고 분석 결과만 전송할 수 있고, 민감한 개인 정보가 유출되는 것을 방지하면서 별도의 환경에서 다기관 연구를 시행할 수 있는 일석이조 효과가 있다. 병원의 데이터가 표준화되어 있으면 여러 연구자가 개발한 연구 프로그램을 제한없이 사용할 수 있다. 대표적인 프로그램으로는 OHDSI 컨소시엄에서 개발한 ATLAS 등이 있다.
의료 정보를 이용한 연구는 과거 실험실 위주의 연구 패턴에서 벗어나서 의료 연구의 한 형태로 발전하고 있다. 표준화된 의료 데이터 모델을 이용한 연구는 의료 정보를 이용한 연구의 발전에 많은 기여를 하게 될 것으로 보인다.
2019.09.19
