“EMR, 환자 진료 안전 및 진료정보 보호 강화”

지난 25일 열린 ‘보건의료 EMR 인증 전문가 초청 세미나’에서 이은용 대한한의학회 부회장은 ‘한의약 표준 EMR 인증기준(안) 개발’이란 주제의 발표를 통해 개발의 필요성, 목표, 추진전략, 기대성과 등에 대해 설명했다.

이날 이 부회장은 한의약 표준 EMR(전자의무기록) 인증 기준(안) 개발의 최종 목표는 ‘한의의료기관간 임상정보의 상호운용성 확보를 할 수 있는 기준(안)을 마련하는 것’이라고 운을 뗐다.

이 부회장은 “최근 EMR 기반 의료 빅데이터 시스템 구축이 가속화되고 있는 가운데 EMR시스템 인증제 사업을 통해 EMR이 효율적이고 통일적으로 관리·활용될 수 있도록 기록의 작성, 관리 및 보존에 필요한 전산정보시스템의 인증이 시행되고 있다”며 “이를 통해 환자 진료의 안전성 및 진료정보 보호를 강화하고, 신뢰성 있는 데이터 생성·활용될 수 있는 만큼 향후 EMR시스템의 기준을 정비해 일정 수준 이상의 질적 제고를 달성해야 한다”고 밝혔다.

이 부회장은 이어 “현재 의과에서는 보건복지부 산하 한국보건의료정보원 관리 하에 관계법과 시행령에 따른 EMR 인증제를 시행하고 의료기관 종별 및 규모별로 구분해 적용되고 있는 반면 한의약 EMR 인증을 위한 기준은 별도로 존재하지 않는다”며 “한의약은 의과와 변증 진단 및 치료에 있어 차이가 존재하는 만큼 기존의 의과 기반으로 개발된 인증 기준이 한의약 EMR 인증에서 가지는 적합도를 탐색하는 과정이 필요하며, 기존 인증 기준의 수정 또는 새로운 한의약 인증기준을 개발하는 과정이 필요하다”고 덧붙였다.

이를 위해 한의학회에서는 인증기준(안) 개발을 위해 현재 운영 중인 EMR인증제 관련 문헌 및 보고서 조사를 하고 있으며, 추후 대학한방병원급 전산담당, EMR개발업체, 한의원급 EMR 개발 주요 업체를 대상으로 △EMR 운영 현황 △운영 체계 △개발 및 유지보스 시스템 △On premise 또는 클라우드 여부 △영상시스템과 연동 유무 △기존 EMR인증 기준별 인증 가능 여부 및 인증 불가능 사유 등도 조사해 나갈 예정이다.

이후 한의 EMR 관련 실태조사 결과를 바탕으로 기존 EMR 인증 기준 중 현재 상황에서 적용 가능한 항목과 적용 불가능한 항목을 분류하고, 검토하는 과정을 거칠 계획이다.

이 부회장은 “기존 인증 요소는 빅데이터를 목적으로 개발된 기준이 아니기 때문에 의료정보간의 상·하위 체계에 대한 세부 인증 요건 제시가 필요하다”며 “특히 한의 EMR은 체질, 맥상, 복진, 설진, 운기, 침구, 한약제제 등 한의과 특이적 항목이 존재하는 만큼 기존 인증기준과 매칭이 불가능한 항목에 대한 한의 EMR만의 인증 기준과 세부 인증 요건을 새로 개발해 나갈 방침”이라고 밝혔다.

또한 임상정보의 빅데이터 활용에 있어 발생할 수 있는 법적 분쟁을 방지하고, 지속적인 연구 수행을 위해 개인정보보호법을 기반으로 한 개발이 필요하며, 추후 빅데이터 및 인공지능을 활용한 임상정보에 대한 △개인식별정보 및 개인민감정보 보안에 대한 인증 기준 △개인식별정보 연구목적 사용 동의서에 대한 인증 기준 △동의한 개인정보에 대한 데이터 처리 방법(가명화 등)에 대한 인증 기준 △가명화한 데이터의 재식별화에 대한 인증 등 보안성 분야의 인증기준 개발도 함께 병행돼야 한다고 제시했다.

이와 함께 이같은 한의 표준 EMR 인증기준의 개선 및 보완을 위해서는 △보건복지부 △한국보건의료정보원 △대한한의학회 △한국한의약진흥원 △대한한의사협회 △대학 부속 한방병원 △민간 한방병원 등 유관기관 등이 참여하는 전문가위원회 구성이 필수로 전제돼야 한다고 밝혔다.

특히 이 부회장은 “향후 한의 EMR 인증 기준이 개발된 이후 이를 현장에서 적용하고 관리하기 위해서는 정부와 유관단체들의 지속적인 관심이 필요하다”며 “확산을 위해서는 한의의료기관에게는 수가 등의 인센티브 적용을 통해 EMR 인증을 확산하는 등의 다양한 방안도 함께 고려돼야 한다”고 강조했다. 

또한 이 부회장은 “표준화된 EMR 사용은 의료진과의 의사소통 향상 및 국가 표준의 정보 관리 등이 강화돼 한의진료에 대한 만족도와 신뢰도 상승을 기대할 수 있을 것”이라며 “또한 수집된 데이터를 기반으로 최고의 근거수준에 의한 최적의 의사 결정이 가능해져 의료의 질적 향상에도 기여할 것”이라고 거듭 강조했다.