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"데이터 처리기술이 의학발전 견인할 것"

발행날짜: 2020-01-06 05:45:55

신년인터뷰 메디블록 이은솔 대표(영상의학과 전문의)
신년인터뷰 메디블록 이은솔 대표(영상의학과 전문의)

의학과 IT기술은 밀접한 관련이 있다. 기술의 발전이 의학을 견인하기도 하고, 의학의 발전이 새로운 기술 개발의 토대가 되기도 한다. 특히 최근 5년 빅데이터, 왓슨, 로봇 수술, 인공지능 신약 개발 등 기술이 의학 발전을 주도하며 미래 의학의 청사진을 보여주기도 했다.

기술의 발달은 의학을 둘러싼 주변 영역에도 변화를 이끌어내고 있다. 최근 블록체인 기술을 이용해 진료내역이 조작이나 왜곡되지 않은 진본임을 증명하고, 더불어 진료내역에 본인만 접근하는 보험청구 앱이 상용화됐다.

영상의학과 의사이면서 프로그래밍 경험을 살려 구시대적 의료정보 시스템을 근본적으로 뒤바꾸고자 메디블록을 설립한 이은솔 대표(공동창업자)를 만나 의료과 기술의 관계 및 향후 미래 의학의 청사진에 대해 들어봤다.

-메디블록에 대해 소개해 달라.

메디블록은 의료정보교류에 신뢰라는 가치를 부여해 새로운 의료정보 생태계를 구축한다는 목표로 2017년 설립됐다. 의료정보교류에 최적화된 블록체인을 만들기 위해서 자체적인 블록체인 기술을 만들었고, 전 세계 10개국에 걸쳐 80여 개가 넘는 의료기관과 파트너십 및 공동연구를 체결하는 등 블록체인의 선구자로서 활발히 활동하고 있다. 2018년 11월에는 하버드 의과대한 연계병원 MGH와 공동연구를 시작했고 국내에도 서울대병원을 비롯한 유수의 병원들과 의료정보 표준화와 관련된 정부과제를 진행하고 있다.

-기술과 의학은 밀접한 관련이 있다. 기술의 발전이 어떻게 의학을 변화시킬 것으로 보나?

근거(evidence) 중심의 의학의 근본에는 결국 데이터가 있다. 데이터의 축적이 리얼월드데이터와 같은 실재적인 증거들을 만들고 있다. 과거 의학을 경험 기반이라고 한다면 지금은 근거 기반 의학이다. 근거를 기반으로 변화를 예측하는 방법론은 자연과학쪽에서 쭉 사용돼 왔다. 문제는 그 근거의 실재적 가치다. 임상에서 축적된 근거들은 통제된 환경 아래 수집돼 임상 현장에서 그대로 구현되지 않았다. 따라서 이제는 임상에서 실제 약을 투약하고 처방 이후 확인된 리얼월드데이터가 더 중요하게 부각되고 있다. 결국 데이터가 미래 의학 변화의 핵심이다.

메디블록 이은솔 대표
기술 발전은 그 데이터의 축적 및 가공, 활용에 있어 무궁무진한 가능성을 보여준다. 과거에는 병의원에서만 환자 관련 데이터가 생성됐다면 이제는 웨어러블 기기 등을 통해 환자가 집에서도 자신의 데이터를 생산해 낼 수 있다. 이런 데이터를 종합해서 진료하게 될 것이고, 진료 후 나온 데이터 역시 새로운 의학에 재 반영되는 구조로 순환할 것이다. 과거 경험적으로 이렇게 됐으니까 임상을 해 볼까하는 수준을 넘어서 환자의 상태 변화 등이 기록으로 남고 플랫폼을 통해 수집되고, 실시간 진단/치료 자료가 수집되고 이것이 신약 개발이나 의학적 근거 창출에 반영되는 구조다. 최종적으로는 이런 변화들이 리얼타임으로 의학에 반영될 것이다. 쉽게 말해 데이터 주도의 의학 시대가 열린다는 뜻이다.

-데이터 주도 의학(data driven medicine) 시대란?

경험 기반 의학을 넘어 에비던스 베이스드 의학이 열렸고 지금은 리얼월드데이터 시대다. 그리고 그 이후가 바로 데이터 주도 의학이다. 과거에는 의사가 처방과 치료, 진단에 관련한 데이터를 독점하고 환자는 그저 데이터 수집의 창구에 불과했다. 반면 이제는 환자가 직접 수집한 데이터를 제공하는 게이트 웨이 역할로 올라섰다. 사회과학이나 경제학에서 사회 변화를 예측하기 위한 모델로 무작위 조정(randomized control) 방법을 사용했는데, 인식이 변하고 있다. 무작위 조정 방법을 너무나 많은 변수가 상존하는 현실 세계에 그대로 적용하거나 대입하기 어렵다는 반성이 생긴 것이다.

이제야 의학에서 도입되기 시작한 리얼월드데이터 축적 및 분석 작업이 사회과학 분야에서는 이미 많이 도입, 활용돼 왔다. 사회과학 분야의 새로운 도전이 바로 리얼타임, 리얼월드데이터를 수집해 이를 분석에 활용하는 것이다. 이런 도전은 의학에도 똑같이 적용될 것이다. 얼마나 양질의 데이터를 표준화해서 축적하고 분석, 활용하는지가 미래 의학 변화의 핵심으로 작용할 것이다.

-과거에도 빅데이터, 왓슨, 다빈치 로봇, VR, 인공지능 등이 미래를 혁신적으로 변화시킨다는 전망이 있었는데 지금은 소강 상태다. 기술이 과장된 것은 아닌가?

하나의 기술이 과장됐을 수 있다고 본다. 로봇 수술 등 새로운 기술이 등장할 때마다 일반인들에게 많은 기대감을 갖게 한 것은 사실이다. 마치 로봇 수술 하나로 암을 정복할 것 같고, 모든 수술이 다 로봇을 통해 자동으로 진행될 것 같은 기대감 말이다. 하지만 그런 기술은 적용 분야가 한정적이다. 모든 기술이 그렇지만 버블이 꺼지고 나면 더욱 실재적인 적용 모델들이 나온다. 적용 모델들이 쌓이고 융합하면서 변화를 주도하는 것이다.

인공지능 의사로 유명했던 왓슨이 처음 나왔을 때도 의사를 대체하는 것 아니냐는 소란이 있었다. 왓슨이 모든 부분을 커버할 수 있는 게 아니다. 왓슨의 허점은 다른 인공지능이 메꾼다. 그런게 기술이 자리를 잡아가는 과정이다. 한 기술이 등장하고 치열한 경쟁을 통해서 살아남는다면 수요를 창출했다는 점에서 유의미하다. 의학은 인류역사와 같이했고, 치료든 진단이든 오랜 역사에서 검증 과정을 거쳐 살아남는 것이 표준 의학이 됐다. 의학 자체가 하나의 기술에 의해 완전히 바뀌는 것 아니다.

-블록체인과 의료를 접목시키기 위한 노력들이 많다. 상용화 어느 단계까지 왔나?

국내외적으로 블록체인 활용 시도가 많아지고 있고 의료와의 접목 시도도 빈번하다. 메디블록은 올해 5월 과학기술정보통신부가 추진하는 '블록체인 기술검증 지원 사업' 공모에 선정됐다. 이후 7월 연세대학교 산학협력단과 함께 '블록체인 기반 의료기관 진료기록 위변조 모니터링 시스템 구축' 사업에 들어갔다. 의료데이터 진료 기록을 의료기관 밖으로 보내지 않고도 자료가 원본 그대로 유지되고 있는지 확인하는 프로젝트다.

메디블록 이은솔 대표
실제 상용화는 메디패스라는 보험청구 앱으로 실현했다. 다양한 실손보험 청구 솔루션이 있지만 메디패스는 블록체인을 활용한 최초 사례다. 오늘날 간편 청구는 여전히 서류를 병원에서 직접 출력하고, 서류를 직접 사진으로 촬영해서 앱에 올리는 방식이다. 쉽게 말하자면 병원에서 디지털(컴퓨터)로 생성된 진료내역이 다시 아날로그(종이)로, 그리고 보험 청구하기 위해 다시 디지털로 전환하는 방식이다. 반면 메디패스는 디지털-아날로그-디지털의 불필요한 포맷 변화을 생략하고, 블록체인으로 진료내역이 조작이나 왜곡되지 않은 진본임을 증명하고, 더불어 진료내역에 본인만 접근할 수 있는 솔루션을 구현해냈다. 위변조를 증명할 수 있는 메타 데이터를 블록체인에 남겨서, 위변조 여부를 확인한다. 삼성서울병원, 서울대병원과 삼성화재와 연결돼 있지만 더 늘어날 것이다.

-요즘 초등학교에서 코딩교육을 한다. 의대생들도 코딩 교육이 필요하다는 말이 있다.

본인도 초등학교 때 코딩 교육을 받은 게 의사가 돼서도 큰 도움이 됐다. 의대에 들어가서도 프로그래밍을 했고, 진로를 정하는데 있어서 의학+기술 융합할 수 있는 분야를 선택하는 계기가 됐다. 여러 재능이 있을 수 있기 때문에 재능 탐색 차원에서 프로그래밍 교육이 나쁘지 않다. 그런걸 해본다는 게 가능성 탐색, 접목에 도움이 된다. 연대의대에서 컴퓨터 프로그램밍 교육이 도입된 것으로 안다.

의대생 때 1년 동안 의학통계학을 배웠는데 의료와 관련없어 보이는 것도 향후 의료에 도움이 되거나 의학적 상상력을 키우는 데 도움이 된다. 일견 의료와 관련되지 않는 것처럼 보이더라도 의대생들 역시 프로그램을 배울 필요있다고 생각한다. 전술한 대로 이제 데이터가 주도하는 의학 시대가 열릴 것이다. 이미 본인의 주변에는 의사이면서 프로그램을 배우고 통계 프로그램을 배워서 자체 앱을 개발하려는 사람들이 꽤 있다. 교육은 의대때부터 하는 게 맞을 것. 적극 도입될 필요있다고 생각한다. 미래의 '좋은 의사'란 어쩌면 표준화된 데이터를 잘 수집하고 활용하는 의사가 될 수도 있다.

-유망 의료기술로 눈여겨 보는게 있는지?

데이터의 코드화, 표준화에 관심을 많이 가지고 있다. 의사 변호사들이 남기는 환자 데이터는 비정형화 데이터로 텍스트로 기록될 뿐 특별한 데이터 정리 및 처리 과정을 거치지 않으면 무용지물이다. 인공지능 통계에 활용하기 위해선 비정형화된 데이터 쓰레기(dummy)를 정형화된 정보로 바꾸려는 시도가 필요하다. 이런 데이터가 소중하다는 인식이 있어야만 시도 또한 이뤄진다.

데이터 표준화에 결국 환자가 가장 도움을 받는다. 기술 발전과 더불어 모바일 중심으로 가고 있고, 의사에서 환자 중심 의료로 변하고 있다. 데이터 표준화에 병의원이 참여하기 위해선 당근이 필요한데 정부가 주도적인 역할을 할 수 있다. 의료정보 표준화에 대한 당근이 있다면 병원들이 스스로 데이터를 환자에게 주고, 환자 데이터를 다시 받아 진료에 활용하는 시스템이 구축될 수 있다.

이런 시스템이 다시 최적의 진료를 통해 의료비 절감에 기여할 수 있다. 솔루션 구축에 대한 투자/지원이 필요하다. 정부에서 인공지능에 관심을 가지고 투자를 많이 한다. 하지만 인공지능이 학습하고 결과값을 산출하는 데 가장 핵심은 양질의 데이터다. 양질의 정형화된 데이터를 축적하고 산출하는 일이 중요하다. 미래 의학의 핵심이 바로 데이터다.
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