지금 우리는 전 세계적으로 빅데이터, 인공지능(AI), 클라우드 등을 중심으로 한 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있습니다. 인터넷과 클라우드 컴퓨팅을 통해 사람과 사물, 사물과 사물이 연결되고, 이렇게 축적한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 새로운 지식과 문제 해결 방안을 창출하며 이를 이용하는 초지능성 혁명이 일어나고 있습니다.

4차 산업혁명으로 인한 의료 산업의 변화는 매우 빠르게 진행되고 있습니다. 빅데이터, 클라우드 등을 활용한 의료 정보의 축적과 인공지능(AI)을 활용한 분석 기술의 발전으로 인하여 의료산업이 급변하고 있습니다. 4차 산업혁명으로 인한 의료 기술의 발전은 산업적 가치 뿐 아니라 고령사회라는 당면문제에 대한 해결책으로서도 매우 중요한 의미를 가지고 있습니다. 따라서 클라우드, 빅데이터, AI를 이용한 정밀의료에 대하여 세계적으로 많은 관심을 가지고 헬스케어 클라우드 및 정밀의료 프로젝트를 진행하고 있습니다.

개인 맞춤형 정밀 의료란 개인의 임상 정보, 유전적 요인과 환경, 질병 이력, 생활습관 등을 바탕으로 환자 개인에 맞는 맞춤형 치료법을 제공하는 의료를 말합니다. 기존에는 증상과 증거를 기반으로 한 질병의 치료와 환자의 생명을 살리는 것에 초점이 맞춰져 있었다면, 이제는 이를 넘어 개인 유전자 데이터, 임상 정보, 생활환경 및 습관에 대한 정보 등의 각종 빅데이터를 활용하여 분석하고, 환자 맞춤형 예방이나 진단, 치료와 같은 의료 서비스를 제공하는 것을 뜻합니다. 4차 산업혁명 시대에는 미래 의학의 궁극적 목표인 환자 맞춤형 정밀 의료를 구현하는 방향으로 의료산업의 패러다임이 변화하고 있는 것입니다. 정밀 의료를 활용하면 불필요한 진료 과정과 비용을 줄이고 행정 낭비를 제한하여 보다 효율적이고 효과적인 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 쉽게 말씀드리면, 질병이란 적을 산탄총으로 제압하는 것과 저격총으로 제압하는 것의 차이라고 볼 수 있습니다. 정밀 의료는 저격총으로 정밀하게 질병을 제압하는 의료 기술입니다. 이런 이유로 정부 차원에서 정밀 의료에 투자하여 경쟁력을 높이는 국가가 늘어나고 있습니다.

정밀의료 분야로는 크게 3 가지가 있습니다.

1) 다중 오믹스분야: 임상 정보와 결합하여 유전자 수준에서 유전적 이상과 임상 영향, 생물학적 기능 차이에 대한 이해를 가능하게 하며 새로운 표적 유전자를 발굴하는데 이용되는 다중 오믹스(Multi-Omics) 분야가 있습니다.

우리나라 대기업이나 외국의 GE, Siemens, Philips 등의 회사들은 TRF에서 요구하는 것 이상의 자체 시험기준이 모두 있어 신뢰성을 만족하고 있다. 그러나 우리나라 대부분의 중소/중견기업들은 자체 시험기준이 없기도 하지만, 규격을 정확히 모르는 게 문제다.

2) 희귀질환 분야: 90% 이상 검증된 치료법이 존재하지 않는 희귀질환 치료 분야입니다. 유전적인 결과를 희귀질환 치료에 바로 적용하는 것은 현실적으로 어렵습니다만, 정밀 의료의 핵심은 환자들이 더 오래 건강하게 살 수 있도록 도움을 주는 것이므로 희귀질환 환자에게 큰 도움이 될 것입니다.

3) 클라우드 기반 활용 분야: 방대한 양의 환자 데이터를 기반으로 한 정밀 의료와 맞춤형 의료 전략을 현실화하기 위해서는 클라우드가 반드시 필요합니다. 우리가 흔히 말하는 Big-data는 타당성과 예측이 가능하고 고도화된 개인 수준에서 질병의 진단, 치료 및 예방을 가능케 하는 잠재력을 갖고 있기 때문입니다. 특히 복잡하고 정교한 질병 발병, 예후 예측 모형을 구현하기 위해서는 방대한 양의 데이터의 확보뿐만 아니라 데이터를 구성하고 관리하고 해석하는 능력이 필요하기 때문에 클라우드 기반의 정밀 의료는 Big-data가 필연적 관계입니다. 미래 의학은 점차 Big-data에 의존하기 때문에 다양한 연결고리를 통해 정확한 결과를 제시할 수 있는 플랫폼 개발이 마련되어야 합니다. 우리 정부도 이러한 수준 높은 의료 빅데이터를 모으고 의료 4차 산업혁명 시대를 앞장서기 위하여 정밀 의료 분야에 대한 여러 가지 국가전략 프로젝트 사업을 추진 중에 있습니다. 4차 산업혁명의 환자 맞춤형 치료에 필요한 의료 빅데이터를 모으는 데 가장 큰 걸림돌은 각 병원마다 사용하는 병원정보시스템 프로그램이 다르기 때문입니다. 만약 훌륭한 병원정보시스템을 클라우드 버전으로 개발하고 우리나라 병원들이 공유하여 사용한다면 우리는 의료 4차 산업혁명에 가장 앞선 나라가 될 수 있습니다.

그럼 우리나라는 현재 정밀 의료를 어떻게 준비하고 있을까요?

제가 몸담고 있는 고려대학교의료원을 중심으로 한 컨소시엄으로 구성된 정밀 의료 병원정보시스템(P-HIS) 개발 사업단은 클라우드 기반의 병원정보시스템을 개발 완료하여, 올해부터 고려대학교의료원 안암 병원을 시작으로 3개 병원(안암, 안산, 구로병원)의 병원정보시스템을 클라우드 환경에서 운영하는 상상을 현실로 만들고 있습니다. 이는 세계 최초로 엔터프라이즈급(1000병상 이상) 클라우드 기반 병원정보시스템을 도입하는 것이라는 점에서 큰 의미를 가집니다. 또한 임상 용어와 간호 용어 등 의료용어를 표준화하여 시스템 내 각 프로그램을 연결하고 통합시킴으로써 기관 내 또는 기관 간 정보교류의 편리성을 더하고, 나아가 고품질의 의료 빅데이터를 생산하고 정밀 의료 빅데이터 기반을 구축하여 정밀의료를 실현할 수 있는 바탕을 이루게 될 것입니다. 클라우드 기반 정밀 의료 병원정보시스템(피스, piːs)은 500병상 이상의 국공립 대학병원과 대형병원을 중심으로 보급·확산해 나갈 예정입니다.

이 밖에도 과학기술정보통신부가 한국형 정밀 의료 시장의 성장을 촉진하기 위하여 추진한 한국형 인공지능 정밀 의료 서비스인 ‘닥터 앤서’는 진단 정보, 의료 영상, 유전체 정보, 생활패턴 등 다양한 의료 데이터를 연계하고 분석하여 개인 맞춤형 질병 예측·진단·치료를 지원해 줍니다. 닥터 앤서는 AI 의료 데이터 통합 및 연계 기술뿐 아니라 8개 질환(유방암, 대장암, 전립선암, 심 뇌혈관질환, 심장질환, 뇌전증, 치매, 소아 희귀난치성 유전질환) 21개 국민 체감형 인공지능 의료 소프트웨어(SW)입니다. 최근에는 ‘닥터 앤서 2.0’ 사업을 새로 시작하여 12개 질환에 대한 AI 의료기기를 추가로 만드는 사업을 시작하였습니다.

정부는 닥터 앤서뿐만 아니라 인공지능(AI) 기반 응급의료시스템 개발도 함께 추진 중입니다. ‘인공지능(AI) 응급의료시스템’ 개발 사업을 통해 응급환자의 이송시간 지체에 따른 어려움을 줄여 환자 생명의 골든타임을 확보하고, 응급환자의 상태와 질환, 중증도에 따라 인공지능 분석을 통해 맞춤형으로 진단하고 응급처치하는 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. 인공지능 응급의료시스템은 환자의 증상에 가장 적합한 응급처치를 신속하게 제공하고, 또한 응급실을 잘못 찾아 다른 응급센터로 이송하는 등의 문제를 해결해 줄 것입니다.

앞으로 정밀 의료는 우리의 건강과 건강관리에 대한 생각과 사고방식을 바꿀 것입니다. 정밀 의료가 보편화하기 전에 의료진은 최신 과학 및 복잡한 데이터를 활용하여 환자를 이해하고 정확한 치료를 맞춤화할 수 있는 새로운 기술과 도구를 배워야 할 것입니다. 또한 환자들은 본인의 유전체 정보와 생물학적 정보에 대한 개인 데이터가 어떻게 보호되는지 그리고 그것들이 어떻게 활용되고 있는지를 알고 싶어 하므로 개인 정보를 강화하기 위한 보안이 견고한 플랫폼이 필요할 것입니다.

우리나라의 국가전략 프로젝트의 일환인 클라우드 기반 정밀 의료 병원정보시스템(피쓰)와 닥터 앤서, 인공지능 응급의료시스템이 연계하여 한국형 정밀 의료 서비스를 하루빨리 제공되어 국민 모두가 정밀 의료를 바탕으로 건강수준이 향상되는 그날이 오길 바랍니다.