의료정보화의 3대 목적은 의료경영의 효율화, 의료서비스의 질적 향상 및 구축된 정보자원의 활용이라고 정리될 수 있다. 의료정보화는 처음에는 단순히 종이로 작성되던 의료정보 및 운영정보를 디지털화하여 유지, 조회, 관리하고자 시작되어 이를 통해 보다 빠르고 정확한 의료서비스를 효율적으로 제공하는 것이 주요 관심분야였지만 운영 과정에서 축적되는 각종 정보의 중요성이 점차 강조되고 있다. 컴퓨팅 환경이 획기적으로 발전하게 됨에 따라 안정적인 시스템과 데이터베이스의 구축-운영 뿐 아니라 수집된 데이터 정보를 실시간으로 활용할 수 있다는 것이 정보자산의 중요성을 강화하게 된 것이다.
의료정보화 시스템에서 수집되는 정보는 너무 다양하기 때문에 이를 체계적으로 활용하는 것은 아직 많은 난제가 산적한 상황이다. 의료서비스 제공을 위해 중복되는 정보가 수집되기도 하고 전혀 관련 없는 데이터가 연결되어야 하는 경우도 발생하기 때문에 수집되는 데이터의 항목간의 다양한 질의(Query)가 발생하고 엄청난 연관 관계가 발생하기 때문에 이전 기고에서 언급한 것과 같이 의료 빅데이터는 데이터의 총량 뿐 아니라 이를 분석하기 위한 연관 관계의 알고리즘이 더 방대한 빅데이터 시스템이다.
의료 정보를 체계적으로 분석하여 의미 있는 지식으로 전환시키려는 노력의 대표적인 예가 바로 표준화 진료지침(CP, Clinical, critical, care pathway)이다. 의료인의 경험에 의존하여 다양하게 진행되던 의료서비스를 디지털화된 의료정보의 분석을 통해 표준화하고 피드백에 의해 보다 효율적이고 안전한 의료서비스로 제공하고자 표준화 진료지침이 개발되며 의료정보화 시스템에서 중요한 결과물로서 가치를 가진다. 예로 심근경색(심장마비) 환자가 응급실로 내원했을 때 의료정보시스템 하의 표준화 진료지침을 작동시키면 최적화된 순서에 따라 임상 검사, 진료, 치료가 진행되도록 할 수 있다. 꼭 필요한 검사, 치료 과정이 의료정보화 시스템에 의해 누락되지 않고 진행시키는 표준화된 의료서비스를 제공하는 것 자체가 가치를 가진 `의료 지식자산'이라고 정의할 수 있다. 필수 의료정보를 활용하여 진료 자체를 지원하는 CDSS(clinical Diagnosis Support System)의 개발도 `의료 지식자산'의 큰 분야로서 활발히 연구-개발되고 있다. 이러한 시도는 컴퓨팅 하드웨어와 데이터베이스 처리 기술은 물론 인공지능 연구의 급격한 발전에 따라 가까운 시일 안에 현실화 될 것이라고 생각된다.
의료정보화 시스템은 의료정보는 물론 의료기관의 인적, 물적, 금융 정보는 물론 다양한 내용을 포함한 비정형 데이터(전자차트 및 각종 회의 자료)를 관리하고 있다. 이 데이터 베이스를 다른 종류의 빅데이터와 통합하여 분석-처리한다면 의료지식 외의 가치를 창출해 낼 것으로 생각된다. 의료 빅데이터 자체가 만들어 낼 지식기반(Knowledge Base)의 가치도 중요하지만 의료 빅데이터와 다양한 사회-경제-인문적 정보를 통합하여 생성되는 다양한 융합지식(Integrating Knowledge)은 의료정보화 시스템의 표준화 진료지침과 같이 국가적 차원의 미래를 예측하고 대응하는데 큰 역할을 할 것이며 단순히 의료에만 국한되지 않는 큰 부가가치를 창출할 것으로 생각된다.
지난 40여년간의 컴퓨팅 역사를 데이터 베이스(DB, Data-Base)의 시대라고 정의한다면 이를 통해 구축된 빅데이터를 활용하는 지식기반시스템(KBS, Knowledge Based System)이 미래를 주도할 것이라고 생각된다. 의료정보를 포함한 다양한 빅데이터를 풍부하게 보유하고 있는 대한민국의 미래는 융합지식기반(Integrating KBS)을 어떻게 구축하냐에 그 성패가 결정될 것이다.
의료정보화의 최종 진화, 결국은 미래를 위한 융합지식의 기반으로 진행될 것이다.
김성수 연세의료원 의료정보실장
의료정보화 시스템에서 수집되는 정보는 너무 다양하기 때문에 이를 체계적으로 활용하는 것은 아직 많은 난제가 산적한 상황이다. 의료서비스 제공을 위해 중복되는 정보가 수집되기도 하고 전혀 관련 없는 데이터가 연결되어야 하는 경우도 발생하기 때문에 수집되는 데이터의 항목간의 다양한 질의(Query)가 발생하고 엄청난 연관 관계가 발생하기 때문에 이전 기고에서 언급한 것과 같이 의료 빅데이터는 데이터의 총량 뿐 아니라 이를 분석하기 위한 연관 관계의 알고리즘이 더 방대한 빅데이터 시스템이다.
의료 정보를 체계적으로 분석하여 의미 있는 지식으로 전환시키려는 노력의 대표적인 예가 바로 표준화 진료지침(CP, Clinical, critical, care pathway)이다. 의료인의 경험에 의존하여 다양하게 진행되던 의료서비스를 디지털화된 의료정보의 분석을 통해 표준화하고 피드백에 의해 보다 효율적이고 안전한 의료서비스로 제공하고자 표준화 진료지침이 개발되며 의료정보화 시스템에서 중요한 결과물로서 가치를 가진다. 예로 심근경색(심장마비) 환자가 응급실로 내원했을 때 의료정보시스템 하의 표준화 진료지침을 작동시키면 최적화된 순서에 따라 임상 검사, 진료, 치료가 진행되도록 할 수 있다. 꼭 필요한 검사, 치료 과정이 의료정보화 시스템에 의해 누락되지 않고 진행시키는 표준화된 의료서비스를 제공하는 것 자체가 가치를 가진 `의료 지식자산'이라고 정의할 수 있다. 필수 의료정보를 활용하여 진료 자체를 지원하는 CDSS(clinical Diagnosis Support System)의 개발도 `의료 지식자산'의 큰 분야로서 활발히 연구-개발되고 있다. 이러한 시도는 컴퓨팅 하드웨어와 데이터베이스 처리 기술은 물론 인공지능 연구의 급격한 발전에 따라 가까운 시일 안에 현실화 될 것이라고 생각된다.
의료정보화 시스템은 의료정보는 물론 의료기관의 인적, 물적, 금융 정보는 물론 다양한 내용을 포함한 비정형 데이터(전자차트 및 각종 회의 자료)를 관리하고 있다. 이 데이터 베이스를 다른 종류의 빅데이터와 통합하여 분석-처리한다면 의료지식 외의 가치를 창출해 낼 것으로 생각된다. 의료 빅데이터 자체가 만들어 낼 지식기반(Knowledge Base)의 가치도 중요하지만 의료 빅데이터와 다양한 사회-경제-인문적 정보를 통합하여 생성되는 다양한 융합지식(Integrating Knowledge)은 의료정보화 시스템의 표준화 진료지침과 같이 국가적 차원의 미래를 예측하고 대응하는데 큰 역할을 할 것이며 단순히 의료에만 국한되지 않는 큰 부가가치를 창출할 것으로 생각된다.
지난 40여년간의 컴퓨팅 역사를 데이터 베이스(DB, Data-Base)의 시대라고 정의한다면 이를 통해 구축된 빅데이터를 활용하는 지식기반시스템(KBS, Knowledge Based System)이 미래를 주도할 것이라고 생각된다. 의료정보를 포함한 다양한 빅데이터를 풍부하게 보유하고 있는 대한민국의 미래는 융합지식기반(Integrating KBS)을 어떻게 구축하냐에 그 성패가 결정될 것이다.
의료정보화의 최종 진화, 결국은 미래를 위한 융합지식의 기반으로 진행될 것이다.
김성수 연세의료원 의료정보실장
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