장동경 교수 (SAIHST 디지털헬스학과 학과장)

[언론보도] 

2015년 11월 5일 ChosunBiz "기술적 진보를 통해 경제적인 의료 시스템 마련해야"

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"기술적 진보를 통해 경제적인 의료 시스템 마련해야"

 

안녕하십니까. 저는 장동경 삼성서울병원 미래혁신센터장입니다.

미국 헬스케어 투자기관인 록헬스 리포트를 보면 2014년에 디지털헬스 관련 펀딩이 굉장히 빠른 속도로 늘었습니다. 디지털 헬스가 전체 펀딩에서 차지하는 비중이 가장 큽니다.

 

미국에서 헬스케어에 대한 관심이 급증하는 이유는 ‘오바마 케어’입니다. 오바마 케어는 미국의 의료보험 시스템을 개선하고 전 국민에게 의료 보험을 만들어 주겠다는 버락 오바마 미국 대통령의 대표적인 정책입니다. 지금 의료 혁신이 필요한 것은 아주 빠른 속도로 사회가 고령화하고 있고, 이에 따른 만성퇴행성 질환이 증가하고 있기 때문입니다. 의료비 역시 상승합니다.

노년의 건강을 보장할 수 있는 기술을 확보해야 합니다. 고령화 사회에서 필요한 것은 장수를 가능하게 하는 의료 기술 진보입니다. 또한 이런 기술적 진보가 경제적으로 효율적인 의료 시스템으로 발달해야 합니다. 혁신은 꼭 필요합니다. 기술적 진보가 만나는 곳에서, 혁신은 시스템을 변화시킬 것입니다

의사들은 계속해서 환자들을 돌봐야 합니다. 그런데 의사들은 시간이 부족합니다. 또 한 환자를 일일히 파악하는 건 불가능에 가깝습니다. 질병을 보지 말고 인간을 보고 치료하라는 방법론을 따르기가 무척 어렵습니다.

기존의 의료는 장님이 코끼리를 만지는 수준이었습니다. 코끼리를 샅샅이 만져서 데이터를 축적하고, 동료 또는 옆사람과 이야기하는 커뮤니케이션이 필요합니다. 주고받고 통합적으로 이해, 분석을 해내면 전체 퍼즐을 맞추듯 코끼리를 이해할수 있습니다.  

 

 

"미래 의료 4개의 'P'로 구현될 것"

 

미래의 의료는 4개의 ‘P’로 이뤄집니다. 한 개인의 데이터를 분석해서 건강을 예측하는 ‘프리딕션(prediction)’이 첫번째입니다. 그 다음에는 예측을 통한 예방, 즉 프리벤션(prevention)’입니다. 이런 세계에서는 의사의 일방적 처방이 아니라 환자의 적극적 참여(participatory)가 동반되고, 궁극적으로는 환자 한명씩 개인화(personalization)가 이뤄집니다.  

한국의 디지털헬스 논의는 원격진료, 웨어러블, 원격 센서를 강조합니다. 그런데 사실 디지털헬스 구성에 있어서 핵심 키워드는 디바이스가 아니라 데이터입니다. 그 이유는 디바이스가 실제 환자의 상태를 감지한다고 하더라도, 축적된 정보들과 연장되지 않으면 해결책이 나올 수가 없습니다. 디바이스는 디지털 헬스의 전체를 형성하는 부분(component)에 불과합니다. 가치있는 데이터가 실제 환자들에게 전달되기 전까지는 비즈니스가 만들어지지 못합니다.

그래서 디지털헬스에서 가장 중요한 것은 데이터를 획득하고 흐르게 하고 분석하는 것입니다. 이를 통해 좋은 서비스를 개발하고 피드백하는 선순환 구조가 형성될 때 비로소 시장이 열린다고 생각합니다.

건강 데이터 획득하는 방법은 다양해지고 있습니다. 이전까지는 의사가 환자를 보면서 기록을 적고, 상기해야하는 구조였습니다. 요즘은 다릅니다. 이제는 자신의 유전자 정보를 스스로 검사하는 시대가 됐습니다. 일상에서도 체크할수 있는 데이터입니다. 모바일 기기로 혈당을 측정하고 분석을 합니다. 다양한 파트에서 데이터가 폭발적으로 늘고 있다는 겁니다.

그런데 문제는 아직까지 이런 데이터가 산업 자본 영역으로 연결되지 못하고 있다는 것입니다. 그래서 응급실에서 채취하는 환자의 혈액 검사와 같은 비정형 데이터를 정형화 하기 위한 노력을 하고 있습니다.

분석하는 기술이 먼저 발달해야 하고, 분석을 하고 잘 요약된 형태로 만드는 것이 중요합니다 . 여기까지가 디지털 헬스의 시작 단계라고 할 수 있습니다.

총체적으로 파악한 이후부터는 환자에게 적합한 솔루션을 제시해야 합니다. 이런 서비스는 미래 병원에서 해야 할 부분입니다. 환자의 병원 접근을 편하게 만드는 게 한가지 방안입니다. 집에서 만성 질환을 모니터링하고 관리하는 수단을 마련하는 것입니다. 예컨대 심근경색과 같은 급성 질환의 경우, 환자의 심전도를 모니터링 하면 급사를 예방할 수 있습니다.

올 여름 메르스 때문에 병원들이 큰 타격을 받았는데, 이런 시스템이 잘 갖춰졌다면 효율적인 대응이 가능했을 것으로 봅니다. 컴퓨터 분석과. 딥러닝은 실제 연상판독의 병리 판단 쪽에서도 강력하게 발전하고 있습니다. 그리 멀지 않은 시간에 정확한 진단을 할 수 있습니다.

마지막으로 4P가 구현되는 세상에서는 사람의 수명이 반드시 늘어납니다. 실질적 치료를 담보하는 기술과 서비스가 가능해질 때 헬스케어의 밝은 미래가 올 수 있을 거라고 생각합니다. 이상입니다. 

한동희기자