2013 KIOM 글로벌 원정대 우수상
‘더 하니’팀
원광대 한의학과 1년 추홍민
박성준
권준휘
2년 한동재
2. 중국 북경중의대 부속 동방의원
실제 의료 관련 데이터가 수집되는 장소는 병원이다. 중요 중의의료기관 중 하나인 동방의원에는 많은 환자가 내원하여 진단받고 있었다. 특히 이곳은 북경 중의대에서 직접 운영하는 병원이기 때문에 그 시스템을 더 잘 관찰할 수 있는 기회가 되기도 하였는데 우리나라와 데이터 관리 시스템이 어떤 점이 다른지, 데이터 수집을 위해 배워야 할 점은 무엇인지 알아보았다.
1) 실제 병원에서의 임상 데이터 활용은?
환자의 차트를 살펴보면, 크게 진단, 치료, 처방으로 나뉘고, 이들은 다시 중의진단/서의진단/중의치료/서의치료/중의처방/서의처방 및 기타 진단기기에서 얻어진 자료로 구성되어 있다. 이 차트의 내용은 복수의 중의사, 서의사에 의해 작성되고, 같은 내용이 컴퓨터에 입력된다. 칭화대와 난징대에서 개발한 입력 프로그램에는 의사의 진단 내용과 처방 내역을 등록하여 환자의 진료기록을 관리한다.
진단내용의 경우, 주로 자연어(Free Text) 형태로 기술되어 있다. 기본적인 인적사항을 제외한 내용은 자연어로 구성되어 있기 때문에, 문맥적인 단위의 분석을 시행하기는 힘들고, 기기를 통해 얻어진 수치 데이터 위주로 분석이 가능하다고 한다.
치료와 처방의 경우, 컴퓨터에 저장되어 있는 Type의 특정 약물이나 약재, 치료한 경혈과 침, 뜸 등의 실제 행한 치료 과정을 데이터베이스 형태로 입력하기 때문에 따라서 이 데이터를 토대로 환자의 기존 처방의 효능을 검증하고, 추후 유사한 병증이 있을 때 기존 처방을 참고하는 단순 분석은 물론 처방에 따른 효능, 병증에 따른 처방의 검증, 진료행위와 그 결과를 타 진료기관과 공유하는 등의 고차원적인 분석도 가능하다고 한다. 무엇보다도 13억이라는 많은 인구, 그만큼 다양한 병증과 각기 다른 상태의 개인에서 나오는 거대한 의료데이터[Big Data]를 통해 얻을 수 있는 가치는 무궁무진하다고 할 수 있다.
의료이원화 상태인 한국과, 중의사와 서의사의 제도적 구분이 희미한 중국의 의료시스템은 차이가 없을 수 없다. 따라서 그 제도를 맹목적으로 도입하자고 할 수 없으나, 그럼에도 실제 치료에서의 서양의학과 전통의학의 협진이 가지는 가치는 무시할 수 없음이 수많은 중국의 대형병원의 진료통계를 통해 나타나고 있었다.
그들의 전통의학인 중의학에 대한 우호적인 태도, 수많은 질병에 대한 중의학적 치료 시도, 그리고 13억이라는 많은 인구에서 비롯한 많은 환자의 치료경험례에 대한 데이터가 쌓인다면, 그 데이터에서 도출되는 새로운 의학적인 지식은 수없이 많을 것이다. 이미 중국 내 병원데이터를 수집해 활용하려는 노력이 곳곳에서 보이고 있는데, 우리나라도 국내 실정과 한의학이 가지고 있는 치료 강점들을 인식하고, 데이터를 분석하려는 노력이 절실하게 필요한 것 같다.
3. 옴니허브 북경연구소
옴니허브 북경연구소는 중의학에 대한 연구 및 번역 뿐만 아니라, 정책에 대한 연구도 진행하고 있다. 옴니허브 북경연구소에서 중국에서 중의학에 대해 관리하는 시스템에 대해 알아보았으며, 중의 보험체계 및 모아진 데이터를 통해 어떠한 국가적인 일을 진행하는지 알아보았다.
옴니허브 연구원이신 이승우 연구원님이 많은 도움을 주셔서 수월하게 박은성 소장님과 인터뷰를 할 수 있었다.
1) 중국의 보험 시스템은 어떠한가?
중국에도 한국의 심평원과 같은 기관이 존재하여 보험을 국가 차원에서 관리한다고 한다. 도시보험, 직장보험, 농촌보험이 존재하는데 각각 상병 기준, 지급률이 다르며, 농촌보험을 활성화하려고 국가적인 노력을 기울이는 중이다. 그 노력의 일환이 국가기본약물목록의 제정이라고 한다.
2) 의료비 절감을 위한 빅 데이터의 활용예가 있는가?
워낙 많은 인구가 있는 중국이다 보니 그들의 의료비 절감을 위해 보건당국은 엄청난 노력을 기울이고 있는데, 의료비의 상승은 그만큼 사회적 비용이 증가한다는 의미이고, 이것을 절감한다면 그만큼의 비용을 다른 곳에 투자할 수 있다는 뜻이기 때문이다. 때문에 축적된 데이터를 활용해 의료비 절감의 근거로 활용하고 있다고 한다. 그 방안 중 하나가 앞서 말한 국가기본약물목록이었고 다른 하나는 중의우세병종의 선정이라고 한다.
옴니허브에서 전반적인 중의계의 체계에 대해 들었으며, 국가 기본약물목록 및 중의우세병종 등 앞으로 한의계에서도 데이터를 활용해 저비용-고효율의 한약제제를 선정하고, 한의치법이 공중보건 증진에 효과적임을 입증된 데이터로 확인시켜줄 근거를 만들 수 있을 것이라는 확신을 얻었다.
4. 그 외
이외에도 저희는 상해약물원에 방문해 ‘High throughput 기법의 한약 분석 방식’과 상해 중의약대 캠퍼스 투어를 하며 중의 진단기기를 통한 데이터 수집의 가능성에 대해서도 엿보았다. 중의학 교육에서도 다양한 기기를 활용한 실습이 이루어지고 있었는데, 이렇게 얻어진 Data들은 후학을 양성하는데 또 다른 자료가 될 수 있다고 생각한다. 한의대 내에서는 이런 실습이 체계적으로 이루어지고 있지 않은데 개선이 필요하다고 느꼈다.
정리해보자면, 빅 데이터는 가시적이지만 약간 매우 넓은 범위를 가진 관념적인 개념이기도 하기에 우리 팀은 한의학에서 빅 데이터의 범위를 구체화·범주화하는데 힘썼고, ‘데이터를 모으는 것’과 ‘데이터를 이용하는 것’으로 분류하여 연수를 진행하였다고 할 수 있다. 또한 그 중에서도 ‘데이터를 이용하는 것’에 치중하였는데 그것은 현재 빅 데이터의 논의가 “데이터에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출할 지”와 “데이터에서 추출한 의미있는 정보를 어떻게 이용할 지”로 옮겨가고 있는 상황이었기 때문이다.
이번 연수에서 우리 팀은 위의 물음에서 세 가지의 방안을 정리해 볼 수 있었다.
첫째, ‘국가기본약물목록’. 현재 중국은 수많은 인구에 비례하는 의료 소외계층의 해결에 몰두하고 있고, 그것은 바로 저비용-고효율의 의료의 추구로 나타났다. 바로 ‘국가기본약물목록’을 작성하고, 매년 갱신하는 것인데, 의료 소외계층 뿐만 아니라 많은 국민들이 앓고 있는 질병, 건강 취약계층인 어린이와 노인에게 빈발하는 질환 등을 그동안 모아진 빅 데이터에서 추출하여 그것에 대응하는 약물을 국가가 거의 원가에 공급하는 정책의 일환이다. 현 건강보험의 적자를 완벽히 해결하지는 못하더라도, 더 나은 의료환경을 조성하는데 일조할 수 있을 것이다.
둘째, ‘중의우세병종’. 중국도 우리나라와 마찬가지로 중의계와 서의계가 거친 반목과 대립을 반목해왔고, 그렇게 해서 얻은 합의가 바로 ‘근거중심’의 대화를 하자는 것이었다. 이후 중국의 보건당국은 전국에서 모아진 빅 데이터에서 서의가 우세한 병종, 중의가 우세한 병종을 분류하기 시작하였고, 이를 통하여 각계가 더 잘 치료할 수 있고, 더 잘 다룰 수 있는 질환을 발굴해내는데 노력하도록 유도하였다. 그렇게 만들어진 ‘중의우세병종’은 각계가 더 잘 다룰 수 있는 질병과 질환에 치중하도록 하였고, 또 그것에 대해 국가는 큰 지원을 아끼지 않았다. 수많은 빅 데이터에서 추출한 의미있는 근거들을 통하여 중의치료, 중의치방이 서의치료와 처방보다 더 효과적이고, 안전함을 증명할 수 있었고, 그것을 통해 국가 보건당국에 중의학에 국가적인 지원을 할 근거를 마련할 수 있었던 것이다.
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