변화하는 보건의료서비스의 미래, 디지털 헬스케어 새로운 지평을 열다

의료기술의 발전과 새로운 기술의 등장으로 질병의 진단과 치료방법, 적절한 의료서비스 공급조직의 모습은 계속 변화하고 있다.
전 세계적인 고령화 추세 및 디지털화, 환경 변화 등으로 인해 현재의 의료 공급 체계로는 곧 한계에 직면하게 될 가능성이 크다. 그 변화의 핵심을 나누어 볼 수 있는데 사회적 변화로서 고령화와 지구 온난화로 인한 기후변화 그리고 보건학적인 변화로 만성질환이 있다.
이런 변화에 중심에 디지털 헬스케어가 있다. 디지털 헬스케어 분야에서 최고의 성장동력은 빅데이터이다. 디지털 기술의 발전으로 AI와 빅데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 정밀의료가 가능한 지점에 이르렀다. 따라서 빅데이터 분석으로 개인의 질병에 대한 예측이 가능해졌기에 불필요한 검사와 치료 감소, 의사의 오진율 최소화 등이 가능하므로 환자들에게는 시간적 경제적으로 많은 효용성을 가질 수 있다. 이렇게 의료데이터의 활용은 의사들의 진단과 치료의 보조수단 역할에만 머무는 것이 아니라 헬스케어 서비스 확대로서 진입장벽을 낮추어 환자의 의료서비스 접근성을 높이는 데 중요한 요소가 되었다. 하지만 국내에서는 환자의 프라이버시에 대한 의료계의 우려로 접근이 제한적이고 의료데이터의 개방성이 낮다. 그러나 보건의료환경의 변화의 흐름 속에서 디지털 헬스케어 방향은 급속도로 진행하고 있기에 의료데이터의 개방성에 대한 시대적 요구는 커질 것이며 의료데이터의 개방에 대비한 높은 보안도 더더욱 절실해질 것이다.

변화하는 보건의료환경과 임상병리사의 역할
급격한 초고령화 사회를 앞둔 현시점에서 전 세계는 의료 비용 상승과 품질 개선, 환자 만족도 및 비용 절감을 위해 디지털 헬스케어의 도입을 서두르고 있지만 정치적, 사회적 환경에 제약과 규제가 있기에 넘어야 할 제반적인 문제가 많다.
이를 극복하기 위한 방안으로 전 세계적으로 라이프로그(Life Log) 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있으며, 또한 언제 어디서나 예방 및 진단, 치료와 사후 관리의 총체적 의료서비스를 받을 수 있는 라이프로그 기반 디지털 헬스케어는 의료 정보화를 기반으로 진료 효율을 높여 최상의 의료서비스를 제공하기 위해 다양한 접근을 시도하고 있다.
한편, 개인 맞춤의료 구현을 목적으로 나날이 진화하고 있는 디지털 헬스케어는 미래 의료 시스템의 핵심 중 하나로 자리 잡고 있으며, 여기에 웨어러블 디바이스와 스마트폰 보급, AI 기반 기술의 발전으로 데이터 수집이 쉬워지고, 이러한 데이터를 분석하고 관리하는 기술 역시 빠르게 발전하면서 새로운 헬스케어 생태계를 구성하고 있다. 디지털 헬스케어 단계는 데이터를 측정하고 데이터를 통합하고 데이터를 분석하는 3단계로 이루어지고 있는데 특히, 디지털 경제 사회가 가속화되면서 방대한 의료용 데이터를 빠르게 저장하고 분석하는 기술의 중요성이 강조되고 있다. 디지털 헬스케어는 국가적 차원의 건강관리시스템과 디지털 기술의 융합 산물로 향후 의료대상자가 일상생활이나 의료기관 등에서 생성해내는 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 근거 중심의 데이터를 창출한 후 플랫폼으로 통합될 경우, 4P의료인 예측(predictive)ㆍ예방(preventive)ㆍ정밀(personalized)ㆍ참여(participatory) 중심의 새로운 의료 패러다임을 구현할 수 있을 것으로 분석하고 있다. 여기에서 임상병리사의 역할은 검사실에서 생성되는 모든 데이터를 중요한 것을 뽑아 유기적으로 조합 및 연결하고 그 속에서 유의미한 데이터를 뽑아 진단을 내리는 데 필요한 데이터를 제공하는 것이라고 본다.
향후 디지털 헬스케어를 대비한 AI에 기반한 새로운 진단(CDSS 등)및 치료기술이 임상진료에 적용될 경우 의료의 질 향상 및 비용 대비 효율성을 높일 수 있는 핵심분야가 될 것이다. Clinical Decision Support System의 줄임말은 CDSS는 우리말로 ‘임상의사결정지원시스템’이다. 환자로부터 얻어진 의료정보를 바탕으로 의료인이 질병을 진단하고 치료하는 과정에서 의사결정을 도와주는 시스템이다. 질병의 예방 선별, 진단, 치료, 추적 관찰 등의 다양한 의사결정을 포함하고 있다. 임상 진단검사를 예로 들면 의사가 환자에게 임상검사를 의뢰했을 때 적절한 임상검사를 CDSS가 조언해 줄 수 있고, 다양한 임상검사의뢰 데이터 중 유의미한 검사 데이터를 선택할 수 있게 도와준다. 의료에서 환자 진단과 치료를 위한 의사결정의 70%가 임상검사 결과에 의존하고 있다. 임상검사 결과치는 대부분 정량적 데이터로 이미지나 텍스트 기반 데이터에 비하여 각 각의 의료기관에서 생성된 임상검사 데이터를 통합 및 활용 시스템 구축이 용이하여 보건의료 빅데이터로서의 활용 가치와 효용성이 매우 높다고 볼 수 있다. 이를 위해서는 임상검사실은 AI 빅데이터에 포함되는 개별데이터 QI 검증과정이 중요하며 검사결과치의 정확도를 신뢰할 수 있을 뿐만 아니라 검사의 표준화(Standardization) 및 일치화
(Harmonization)를 통하여 다수의 임상검사기관의 검사 결과와 통합이 가능한 표준화된 데이터를 생성할 수 있어야 한다. 우리나라 임상검사실은 진단검사의학과 전문의와 임상병리사들에 의해서 운영되고 있으며 미국, 유럽, 일본 등과 비교하였을 때 우수한 전문인력을 확보하고 있고, 고품질 인증시스템을 가지고 있어 검사데이터를 생성하고 관리할 수 있는 능력과 시스템을 가지고 있기에 임상병리사를 양성하는 교육과정에서 미래 의료와 데이터사이언스에 대한 교육도 이루어져야 할 것이다.

만성질환과 디지털 헬스케어 - ‘With 임상병리사, 찾아가는 의료서비스’
만성질환의 사전적 의미를 찾아보면, 증상이 그다지 심하지는 않으면서 오래 끌고 잘 낫지 아니하는 병을 통틀어 일컫는다. 전 세계적으로 급속도로 진행되는 고령화와 건강 수명의 연장에 대한 관심으로 인해 헬스케어는 최대 산업으로 부상하고 있다. 세계경제협력기구와 세계보건기구의 조사에 따르면 전 세계 인구 78억 명 중
15억 명 이상의 환자가 만성질환을 앓고 있고, 60세 이상 고령층의 질병 발생 중 50% 이상이 단순한 생활습관의 변화를 통해서도 충분한 예방이 가능하다고 분석하고 있다. 2026년 3월부터 통합돌봄지원법에 의해 전국적으로 돌봄통합지원 서비스가 지원되면 ‘With 임상병리사, 찾아가는 의료서비스’는 노령층의 만성질환과 신체기능 저하 등에 따라 지역사회에 기반한 밀착관리 체계의 필요성이 증대하였기에 의료 취약계층의 건강관리의 어려움을 해소하기 위해 임상병리사의 방문건강관리의 필요성은 증가할 것이다. 따라서 초고령화에 따른 만성질환에 대한 고위험군에 대한 사전 관리 및 예방을 위해 지속적인 관리 및 질환에 대한 모니터링이 필요하고, 예방을 할 수 있도록 ICT(정보통신기술)을 이용해 원격으로 데이터를 모니터링하는 경우가 증가하고 있기에 임상병리사는 이러한 시스템을 활용해 실시간으로 돌봄의료 수요자의 상태를 파악하고 이상이 있으면 즉시 의료진에게 보고하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 해서 지역사회 의료돌봄에서 임상병리사들의 업무를 확장하는 지속적인 노력을 하여야 한다.

25.07