제55회 Digital Healthcare Forum 

지난 8월 13일 화요일, 제 55회 Digital Healthcare Forum이 개최되었습니다.

“Healthcare R&D with CDM : a New Approach toward Real World Evidence”라는 주제로, 에비드넷의 감혜진 대표님을 모시고 CDM의 필요성, 현 상황, 앞으로의 trend에 대해 이야기를 나눠보았습니다.

실제로 RWD(Real world Data)가 급증함에 따라 RWE(Real world Evidence)의 활용이 많아지고 있으며 IQVIA (임상실험 recruitment), Synthetic arm (임상비용 및 기간 단축), AETION (drug repositioning), TwoxAR (신약후보물질 발굴), 코아제타 (Market access) 등의 예시를 들 수 있습니다.

글로벌 trend로 좀더 적극적으로 약물 혹은 치료에 대한 근거 등이 늘어나고 있고, FDA에서도 regulartory decision을 할 때 RWE사용하고 있는 것을 보면 RWE, RWD에대한 중요성이 커지고 있는

것을 알 수 있습니다.

이렇게 좋은 RWD임에도 불구하고 여러 문제점이 있는데요

다양한 형태의 source를 어떻게 통합을 할지에 대한 고민, 다양한 stakeholder간의 collaboration, control 되지않은 상황에서의 여러 confounder의 control, 개인정보등의 이슈 등이 있으며 현재 우리나라에서도 EMR (Electronic Medical Record) 또는 HIS(Health Information System)를 구축해주는 기업이 다양하고 시스템의 아키텍쳐가 다양하여 통합하는데 어려움이 있습니다.

그래서 이러한 어려움을 해결하기 하여 CDM(Common data model)의 개념을 설명했습니다.

CDM을 위해서는 2가지 통합이 필요한데요 , 첫번째로는 데이터의 구조가 다른 것을 동일하게 만드는 것이고 또 하나는 의미를 표준화하는 것입니다.

여러가지 CDM이 있지만 국제적인 trend로는 OMOP(Observational Medical Outcome Partnership) CDM이 가장 많이 쓰이는 표준중 하나이며 Omop은 약물의 효능에 비교하는데 유용하게 디자인되어 있습니다.

CDM의 장점으로는

첫번째는 분석코드만 보내서 summary 정보만 내보내기 때문에 privacy이슈에서 자유롭고,

두번째는 openness에대한 것을 중요시하여, 공통된 고민을 창구를 만들어 같이 소통할수있기때문에 많은 연구에서 사용하고 있습니다.

국내에서도 국가과제에서 CDM활용에대한 이야기가 많이 나오고 있는데요 활용사례로는 다음과 같습니다.

-       맞춤형 표적 항암제(유전자 바이오마커를 통해 맞춤형 표적 항암제개발), 헬스케어 서비스(수면 데이터를 통해 인사이트 발굴), 사업모델발굴 (유전자 발굴 알고리즘을 통해 만성질환환자 케어)

-       스탠다임 – 환자의 예후 예측을 위한 모델 개발

-       소프트센 – 간질환 환자 치료를 위한 모델 개발(NLP)

-       뷰노 – 생체신호를 통해 예측모형 모델 개발

-       표준화된 의료 데이터를 활용하여 스테로이드 약물 부작용의 분석 플랫폼 개발

-       병리, 심전도, 심초음파 결과의 NLP 변환 엔진

-       인공지능 기반의 ETL/DQ/용어매핑 툴 개발

-       직업환경 분야에서의 CDM 활용

-       위암/대장암 예방을 위한 예방모델 개발

이와 같이 CDM을 활용하여 Multicenter Patient analysis를 통한 좀더 수준높은 근거를 통해 의학발전에 기여를 하고있으며, 앞으로가 더욱 발전하며 기대되는 분야입니다.

많은 사람이 관심을 가졌던 분야인 만큼 질의응답도 활발히 이루어졌으며, 매우 유익한 시간이었습니다.