"응급‧중환자실 관리 'OMOP-CDM'로 데이터 한계 넘어야"

[메디파나뉴스 = 박선혜 기자] 현재 응급‧중환자실 데이터 기반 관리 체계의 한계점인 데이터 표준화를 위해서는 'OMOP-CDM' 시스템을 활용할 필요가 있다는 전문가의 의견이 제기됐다.   지난달 28일 한국보건산업진흥원이 공개한 KHIDI 디지털헬스케어 리포트에서는 '빅데이터 기반 응급‧중환자실 관리 시스템'에 대해 소개하고 제안점을 제시했다. 올해 발표된 '공공보건의료 기본계획'에 따르면 지역간 의료 공급 및 건강 격차 심화와 공공보건의료 질 저하 문제를 해결하기 위해 응급‧중환자실 대응 역량 강화, 공공보건의료의 효과적 협력 및 운영 등 세부적 대안이 필요한 시점인 것으로 나타났다.          현재 응급의학의 경우 국립중앙의료원에서 전국적인 응급 의료 체계를 관리하고 있고, 특히 국가응급진료 정보망(NEDIS)를 이용해 데이어 기반 질 관리를 수행하고 있다. 중환자의학 관리 체계는 주로 의료관련 감염에 비중을 두고 있으며 전국 중환자실 의료관련감염 감시체계(KONIS)를 구축, 운영하고 있다. 이들 모두 데이터 기반 관리체계로 운영 중이며, 해당 영역에서 데이터를 기반으로 한 연구도 활발히 이뤄지고 있다. 보고서를 작성한 필자는 "다만 여기에 활용되는 데이터는 의료기관에 존재하는 임상 데이터 중 일부에 국한돼 있으며, 데이터 표준 고려 없이 분석한 결과를 통합하는 경우도 많다"고 지적했다. 일례로 오랫동안 자리 잡아온 NEDIS 경우 검사와 약물 처방 등 핵심적인 임상 데이터가 포함돼 있지 않다. 메타분석 결과 신뢰성을 담보하기 위해서는 개별 연구 데이터 형식 및 분석 과정의 동질성이 필수적인데, 데이터 표준이 적용되지 않은 기관별 분석은 동질성을 저하시킬 수 있다는 것이다. 또한 필자는 "기관 단위 실시간 분석 도구가 없는 것도 현재 시스템의 또 다른 한계이다. NEDIS 데이터 특징상 raw data가 실시간에 가깝게 중앙에 전송되고 있어 중앙에서는 동일한 방법으로 기관 단위 분석이 가능하나, 각 기관에서는 중앙 기준에 맞춰 자체적으로 분석 수행하는 형편으로 결과값이 다른 경우가 종종 발생하면서 불필요한 갈등을 야기할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "중환자 영역은 각 기관의 자체 데이터를 기반으로 하고 테이블과 용어 표준을 통일하지 않아 더 큰 오류 가능성을 내포하고 있다"고 전달했다. 보고서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 국내에서 흔하게 운용되고 있는 공동 데이터 모델 OMOP-CDM (Observational Medical Outcomes Partnership-Common Data Model)를 활용할 필요가 있다는 입장을 내보였다.         필자는 "OMOP-CDM을 활용해 개별 기관의 데이터 테이블, 관계, 용어가 공통의 구조를 가지도록 하면 동일한 코드를 통한 분석이 가능하며 분석 결과들을 통합적으로 해석하고 활용할 수 있다"고 설명했다. 더불어 보건복지부 CDM기반 정밀의료 데이터통합플랫폼 기술개발사업의 일환으로, '응급·중환자 대상 범국가적 의료 품질의 지속적 향상을 위한 CDM, FHIR, AI 기반 정밀의료 플랫폼 구현 및 활용정책 개발'에서 OMOP-CDM 기반의 의료 질 지표 모니터링 시스템 개발을 위한 프레임워크를 제시했다. 필자에 따르면 해당 프레임워크는 ▲데이터 표준화 ▲의료 질 지표 산출 ▲질 지표 모니터링 세 단계로 구성돼 있으며 각 단계 별로 오픈소스 기반 수행 코드를 개발하고 공유를 위해 GitHub에 배포됐다. 먼저 데이터 표준화에서는 각 의료기관 별로 상이한 데이터 구조를 표준화하기 위해 데이터 매핑을 진행한다. OMOP-CDM table을 기반으로 이종의 EMR 데이터에 대해 공통 구조를 갖는 포맷으로 변환한다. 다음으로 의료 질 지표를 산출하기 위해 '응급의료기관 평가 기준집' 관리지표 산출 수식을 기반으로 알고리즘을 구현한다. 이후 질 지표 모니터링을 위한 대시보드를 개발, 각 기관에서 자체 데이터를 통해서도 같은 결과를 확인할 수 있도록 데이터 업로드 기능을 구현한다. 필자는 "해당 프레임워크를 활용한다면 각 의료기관별 표준화된 의료 질 지표 관리가 가능해지고 자가 모니터링을 통한 상시 의료 질 향상을 기대할 수 있을 것"이라고 언급했다. 이와 함께 "오픈소스 기반 자동화 모니터링 시스템 구축 가능성과 지표 관리 담당 의료진의 업무 부담 감소도 기대할 수 있다"며 "무엇보다 중앙기관으로의 보고 체계도 표준화돼 의료기관-중앙기관 간 원활한 정보 환류를 통해 범국가적 의료 질 관리가 가능해 질 것"이라고 전망했다.  '대한민국 의약뉴스의 중심' 메디파나뉴스 이 기사에 대한 의견 달기 메디파나뉴스 : 박선혜 기자 (your****@medi****.com) 의 다른기사 더 보기 기사작성시간 : 2021-11-02 11:47

보라매병원 ‘2023 의생명연구소 리서치데이’ 성료

보라매병원 ‘2023 의생명연구소 리서치데이’ 성료 올해 진행한 의학 연구사업 발표 및 최신 지견 공유… 연구중심병원으로의     도약을 위한 대내·외 연구 협력 확장에도 노력할 것 현재위치  홈 의약계소식 동정   바로가기 가 가   입력 2023.12.27 14:36   기자명김태일 기자   SNS 기사보내기 페이스북(으)로 기사보내기 트위터(으)로 기사보내기 URL복사(으)로 기사보내기 이메일(으)로 기사보내기 다른 공유 찾기 기사스크랩하기 [팜뉴스=김태일 기자] 서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협)은 지난 22일 진리관 6층 대강당에서 ‘2023 의생명연구소 리서치데이’를 진행하였다고 전했다. 올해로 두 번째를 맞이하는 이 행사는 보라매병원에서 ‘원내 과제 지원’을 받은 연구자들의 발표에 대해 함께 살펴보며 지견을 나누고자 개최되었다.  작년과 올해 원내 지원연구와 서울대학교와의 협동 연구에 대한 포스터 발표와 구두 발표가 진행되었다. 교수진의 우수한 연구 성과를 기반으로 △세션 1 의학기초 협동연구 △세션 2 보라매-관악 협동연구 △세션 3 Bio-Connect 사업 공동연구 △세션 4 생명공학공동연구 총 4개의 세션 발표도 진행되었다.  특히 세션 4에서는 보라매병원과 서울대학교의 생명공학공동연구 관련 발표가 있었다. ▲내분비대사내과 김상완 교수는 “ROI-based spatial transcriptomics as a novel approach to reveal the mechanism of quiescent osteblast reactivation”을 주제로, ▲병리과 박정환 교수는 “그래프 딥러닝 기반의 병리 이미지 분석을 통한 암 미세환경 바이오마커 발굴”을 주제로 공동연구 발표를 진행하였다.  이재협 병원장은 “오늘 이 자리를 통해 서로의 연구 성과를 축하하는 한편, 추가로 연구 지원이 필요한 분야를 파악하여 향후 원내 과제 지원에 대한 기초적인 방향 수립에도 반영할 수 있는 뜻깊은 시간이 되길 바란다”며 “앞으로도 우리 병원은 교수진들의 연구에 대한 높은 열정에 부응할 수 있도록 병원 차원에서 지원할 수 있는 다양한 방안을 모색해 나갈 것”이라고 전했다.  보라매병원은 공공의료 사업뿐만 아니라 연구중심병원으로의 도약을 위해 최근 데이터 사이언스 센터 확충을 시작으로 첨단 연구 분야의 역량을 강화하고자 서울대학교 관악캠퍼스와의 협력 연구 등 대내·외적인 연구 협력 확장에도 노력하고 있다.   김태일 기자 neo@pharmnews.com다른기사 보기

보라매병원, 공통데이터모델(CDM) 구축…데이터사이언스센터 7월 확장 개편

서울대학교병원 서울특별시보라매병원이 지난 3월 공통데이터모델(CDM; Common Data Model) 데이터와 분석 플랫폼을 구축, 의료 데이터를 기반으로 한 연구 지원을 목적으로 설립된 한국 오딧세이(Korea Observation Health Data Science and Informatics, K-OHDSI) 컨소시엄에 참여하게 됐다. CDM 빅데이터 구축을 통해 병원 의료 데이터를 국제표준 용어 기반으로 변환했다.    특히 다기관 연구 시 데이터를 통합하지 않고도 거점 플랫폼을 통해 통계 분석 결과만 연구자에게 제공하게 된다. 따라서 개인정보 등 민감 정보가 외부로 유출될 위험을 방지할 수 있다는 장점이 있다.   (사진)공통데이터모델(CDM) 도식도 각 의료기관이 보유하고 있는 서로 다른 데이터 구조를 표준화된 구조로 규격화한 데이터 모델     현재 건강보험심사평가원과 국립암센터를 비롯한 국가 보건의료데이터뿐만 아니라 서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울아산병원, 서울성모병원 등 국내 종합병원과 전문병원의 표준화된 포맷으로 구축되어 있다. 지난 4년간 산업통상자원부 산하 기관에서 추진하는 국책연구과제에 서울대병원, 서울아산병원, 서울성모병원 등 국내 21개 병원이 참여했고, 바이오헬스데이터 표준화와 빅데이터 구축 추진에 총 사업비 95억 원이 투입된 바 있다.  앞으로의 의료 데이터는 이 CDM 모델 기반의 데이터로 표준화되고 활용될 예정이다.  의생명연구소 유보림 교수는 “현재 국내 53개의 의료기관이 CDM 방식을 구축했지만 지자체 운영 병원 중 보라매병원이 유일하며 서울시립병원 중에서도 최초이다”며, “이번 CDM 구축으로 병원의 임상 데이터를 공통 데이터 모델로 변환할 수 있는 기반을 구축했고, 다양한 건강정보를 분석할 수 있는 플랫폼을 구축하여 원내 연구자에게 제공함으로써 이를 통해 의료 정보를 더욱 안전한 방법으로 활용할 수 있게 될 것이다”고 밝혔다. 보라매병원 데이터사이언스센터는 오는 7월 확장 개편할 예정이며, 우수한 분석 인프라를 구축하여 학계와 산업계를 비롯한 다양한 분야와 협력할 수 있도록 박차를 가할 예정이다. 한편 CDM이란 각 의료기관이 보유하고 있는 상이한 데이터 구조와 의미를 동일하게 갖도록 표준화된 구조로 규격화한 데이터 모델로 약품과 기기의 부작용 연구와 의료의 품질평가, 임상 연구 등 다양한 보건의료 연구에 활용될 수 있다.  [메디컬월드뉴스 김영신 기자]