헬스케어와 병원 IT 정보

올봄에 헬스케어 병원 IT 관련 중요한 뉴스가 하나 나왔었습니다.

바로 삼성서울병원에서 HIMSS의 IT 인프라 인증의 최고 등급인 7단계를 인증받았다는 내용의 기사였습니다.
상당히 이슈가 되는 내용이었는데 그 이유는 바로 7단계 인증이 세계 최초였기 때문입니다.
해외 유수의 병원들도 7단계까지 인증을 받은 적이 없는데 국내의 삼성병원에서 세계 최초로 7단계 인증을 받은 것입니다.
그만큼 국내 병원도 IT 인프라에 대한 투자나 관리가 잘 이루어 지고 있다는 뜻이겠지요?

용어가 생소하신 분들도 있을 거 같아서 설명을 하겠습니다.
HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society)는 미국 보건 의료정보관리시스템협회를 뜻하는 말입니다.
글로벌하게 의료정보 IT 관련 조직으로는 상당히 공신력이 있는 조직이고 미국을 중심으로 설립되었지만 아시아 태평양, 중동 지역 등에서도 운영되며 수시로 학술 행사가 진행됩니다.

HIMSS 홈페이지에서는 정보와 기술을 통해 글로벌 건강 생태계를 개혁하기 위해 노력하는 글로벌 회원 기반의 비영리 단체라고 소개하고 있습니다.
건강에 대한 혁신, 헬스케어 관련 공공 정책, 기반 인력 교육 및 개발, 연구 및 디지털 건강 혁신에 대해 깊고 폭넓은 전문 지식을 제공하여 글로벌 건강 생태계 전반의 리더, 이해 관계자 및 영향력 있는 사람들에게 모범 사례를 제시하고 도움을 준다고 합니다.
커뮤니티에 대한 중점적인 접근 방식을 통해 헬스케어 관련 학문과 업계에 혁신을 도모하고 의료 서비스 제공자, 환자, 정부, 기업, 생명 과학 및 기타 의료 서비스 조직에 중요하고 일관된 통찰력, 교육 및 참여 이벤트를 제공하여 의사 결정에 대한 올바른 정보를 지원하기 위해서 노력하는 조직입니다.

홈페이지의 설명은 꽤 이해하기 어렵고 구체적이지 않은데요;;;
HIMSS가 국내에서도 유명한 이유 중 하나는 매년 대규모 콘퍼런스가 개최되기 때문입니다.
미국의 라스베이거스, 시카고, 올랜도 등 여러 지역에서 개최가 되는데 병원 및 헬스케어 관련 첨단 기술이나 학술적인 내용이 대규모로 취급되어서 국내 관계자들 역시 매년 많이 참석하고 있습니다. (물론 코로나로 인해서 잠시 쉬긴 했지요)

저도 6년 전쯤에 시카고에서 열렸던 HIMSS 연간 콘퍼런스에 참석했었습니다.
그 규모가 어마어마했습니다.

이런 HIMSS에서 시행하는 것 중의 하나가 바로 병원의 IT에 대한 이해도와 준비도를 평가하여 등급을 주고 인증해 주는 사업입니다.
그리고 이 인증 등급에서 가장 높은 것이 7단계인데 삼성서울병원에서 세계 최초로 이 등급을 획득한 것입니다.

HIMSS에서는 의료기관의 IT 인프라에 대해서 목표를 달성하는 데 필요한 기술 및 기능을 평가하여 0~7단계로 등급을 줍니다.
0단계가 가장 낮은 수준이고 7단계가 가장 높은 수준입니다.
평가 대상은 무선 및 모바일 영역, 데이터센터 및 시스템 영역, 보안 영역, 업무 및 진료에 대한 협업툴 영역, 네트워크 전송 및 안정성 등의 5가지 영역입니다.

기사에 따르면 삼성서울병원에서 높은 등급을 받게 된 것은 그동안 준비해온 다양한 ICT 신기술 덕분이라고 합니다.
- 고객의 진료 예약 및 변경 편의를 높여주는 '보이는 ARS'
- 입원 수속 절차를 대폭 줄인 '모바일 입원 수속 서비스'
- 병원 스피드게이트를 통과하면 오늘의 진료 일정 및 순서를 알림 문자 메시지로 알려주는 QR 기반 '진료 여정 안내 서비스'
- 진료 전에 모바일로 문진을 작성하면 병원정보시스템으로 데이터가 전달되어 진료에 활용되는 '모바일 문진'
- 입원 환자의 정보가 실시간 표출되어 진료에 활용되는 '전자 침상 카드'
- 인퓨전 펌프 등 이동형 의료기기의 실시간 위치 확인을 통해 효율적 사용을 위한 '이동자산 위치관리'

이렇게 다양한 시스템들을 구축하여 서비스하고 있기 때문에 높은 평가를 받은 것으로 보입니다.
스피드게이트나 이동자산 위치관리와 같은 서비스들은 다른 대형병원들도 꽤 구축해 놓은 내용이지만, 모바일 입원소속 이나 전자 침상 카드와 같이 타 병원에서는 찾아보기 힘든 좋은 시스템들도 눈에 띕니다.

7등급 획득에 대해서 HIMSS에서는 Stage 7 등급을 전 세계적으로 획득한 병원이 없었던 것은 그만큼 평가 모델이 매우 엄격하고 깐깐한 표준을 가지고 준수 여부를 확인하기 때문이라고 했습니다.
그런데 삼성서울병원에서 그러한 까다로운 기준을 통과했으니 한국은 세계에서 가장 기술적으로 발전하고 진보된 의료시스템을 가지고 있는 국가 중 하나로서 첨단 지능형 병원이라는 비전을 향해 발전하고 있다고 평가했습니다.

삼성서울병원의 박승우 원장은 “세계적으로 권위가 높은 '힘스'에서 우리 병원의 IT 인프라 수준이 최고임을 인정해 준 것은 코로나 상황임에도 불구하고 진료와 혁신에 밤낮없이 노고를 아끼지 않고 고생한 모든 케어 Giver(삼성서울병원 모든 종사자의 총칭)이 노력한 결실”이라고 하면서 “미래의 의료를 선도하기 위해서 디지털 혁신은 무척 중요하며 세계적 수준의 IT 인프라를 기반으로 디지털 혁신을 통한 첨단 지능형 병원으로의 발전과 구현을 가속하겠다”고 말했다고 합니다.

물론 일각에서는 전 세계 유수의 병원들이 굳이 힘스의 Stage 7등급을 획득하지 않은 것은 그만큼의 가치나 효율성이 없기 때문이라고 말하기도 합니다.

하지만 힘스에서도 본인들이 추구하는 가치에 맞춰서 최고 등급을 지정하였을 것이고, 이를 세계 최초로 우리나라의 대형 병원에서 획득하였다는 사실은 매우 중요하고 큰 사건이며 축하해줄 만한 일이라고 생각합니다.

^^

이번에는 병원들의 데이터 센터 구축에 대한 현황을 정리하고 공유하겠습니다.

데이터 센터는 대부분의 업체가 이미 구현을 한 상태라고 보아도 되겠지만,
병원과는 거리가 먼 이야기였습니다.

가장 큰 이유는 역시 법적인 이슈였습니다.
병원에는 환자의 이름, 성별, 주소, 연락처에 주민등록번호까지 포함된 대량의 개인정보가 보관되어 있습니다.
또한 각종 진료 정보와 검사 결과, 환자의 상태를 비롯한 처방 내용도 매우 중요한 개인 정보입니다.
심지어 부인과 혹은 정신건강의학과의 진료 정보는 개인의 사생활을 담은 매우 민감한 정보로서 철저하게 관리되어야 하는 정보들입니다.

이러한 개인의 진료 데이터들은 글로벌 대형 제약 업체들과 검사 장비 생산 업체 등과 같은 관련 업계에는 금싸라기 같은 소중한 정보일 수도 있으며 금전적인 거래 대상이 될 수도 있습니다.

따라서 병원의 각종 데이터는 법적으로 병원 안에서 물리적으로나 논리적으로 철저하게 관리해야 하며 데이터 종류에 따라 몇 년씩의 의무 보관 기간까지 정해져 있었습니다.

과거에는 그랬습니다. ^^

하지만 이제는 그러한 법률이 조금씩 개정되면서 병원의 데이터도 외부의 대형 데이터센터에서 안전하게 보관할 수 있게 되었습니다.

이제 많은 병원이 외부 IDC 환경에 데이터를 옮겨서 내부의 공간을 절약하고 보다 안정적인 서비스를 제공하는 방향으로 검토하기 시작했고, 최근 서울대병원은 실제로 데이터들을 IDC로 이관한 뒤 정상적으로 오픈하여 이상 없이 서비스를 제공하고 있습니다.

국내 'Big 5'라고 불리는 대형 병원들의 IT 역량은 주로 EMR을 비롯한 HIS 시스템을 운영하고 고도화시키는 부분, PACS를 비롯한 영상 데이터 처리 부분, ERP 등의 병원 운영 환경을 구축하는 부분에 초점을 맞추었습니다.

하지만 최근 디지털 트랜스포메이션이 (DT) 이 활발하게 진행되면서 다양한 솔루션들이 적용되고 이에 따라 병원의 데이터양이 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.

- 전 세계 의료 데이터양 : `12년 500 PB → `20년 2,500 PB
- 의료 관련 정보량은 3년마다 2배씩 증가하고 있으며 `20년에는 73일마다 두 배가 될 것으로 예상됨 (IBM, 2016)
- 진료 데이터를 이용해서 환자를 치료하던 시기에서 이제는 정밀 의료를 통한 Genomic data를 비롯한 환자의 Life log data를 활용하여 치료하게 될 것

이렇게 병원들이 IT 기술을 활용하여 디지털화를 지속 할수록, 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없는 상황에서 병원들의 데이터 클라우드화 및 데이터 센터에 대한 관심을 당연한 수순일 것입니다.

병원들의 데이터 이관 예시를 찾아보면 다음과 같습니다.
- Mayo Clinic : 구글 클라우드 이용
* AI 기반의 정밀 의료 관련 수요에 대비하기 위해서 병원 데이터를 구글 클라우드로 전환
* `20년에 Clinical data analyics platform 출시 : 다양한 빅데이터 분석은 목적으로 개인 정보를 익명화 시켜서 환자 진료 정보를 클라우드에 이전
* 데이터 클라우드 이전 후 로딩 시간 감소로 인해 정밀 의료 시스템의 효율적인 운용이 가능해 짐

세계적인 대형 병원들 역시 데이터 센터의 활용 및 클라우드화를 진행하고 있습니다.
이를 통해 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되는 병원들의 빅데이터를 안정적으로 처리하고 운영할 수 있게 될 것으로 기대됩니다.
특히 지난 포스팅에서도 설명해 드렸던 정밀 의료 관련 연구에 필요한 방대한 유전체 데이터를 포함한 빅데이터의 처리 속도 및 안정성을 확보하고 분석용 빅데이터의 클라우드화를 진행하고 있습니다.

저는 현재 병원들의 IT 관점에서의 변화와 발전 방향, 떠오르는 기술 등에 대해서 포스팅하고 공유해 드리고 있는데, 제 글들을 보시면 결국 모든 기술이 연결되면서 발전하고 있습니다.

지난 포스팅에서 말씀드린 디지털 병리(DP) 쪽에서는 검체의 이미지를 초고해상도 이미지 파일로 스캔을 떠서 보관합니다.
이미지 파일 1개의 크기가 수백 메가바이트에서 수 기가바이트까지 엄청나게 큰 용량을 차지합니다.

또한 정밀 의료 플랫폼 시스템에 대해서는 포스팅했었습니다.
정밀 의료는 개인의 진료, 처방, 검사 등의 임상적인 데이터뿐만 아니라 유전체 데이터들까지 포함해서 통합적으로 환자 개인에 맞는 진료를 시행하는 기술이라고 설명해 드렸었습니다.
따라서 환자 개인 1명당 발생하는 데이터가 압도적으로 많이 늘어나게 됩니다.
유전체 관련 데이터들의 규모도 무척이나 큽니다.

이렇게 제가 앞서 공유해 드렸던 내용들만 보셔도 왜 병원들이 보관하고 처리하는 데이터가 기하급수적으로 늘어나는지 흐름이 보이실 것입니다.
이러한 흐름 속에서 병원이라는 한정된 공간 안에 시스템실을 구성하고 스토리지를 계속 추가하면서 물리적이고 논리적인 보안까지 구축하기가 점점 어려워지고 있습니다.
사실 신축 병원들을 제외하고 우리나라의 역사가 있는 대형 병원들은 시설이 결코 좋다고 할 수 없기 때문에 시스템실이 열악한 경우가 많습니다.
서버들의 배치나 천장까지의 높이, 공기 순환의 기준 등을 맞추기 어려운 시설들도 많고 심지어 비가 새어서 누수 감지 센서를 설치한 곳도 있다고 합니다.

게다가 대용량의 파일들이 환자 진료에 차질이 없도록 실시간으로 전송되고 서비스되기 위해서는 내부 네트워크 역시 만만치 않게 투자가 되어야 합니다.

이런 어려운 점들을 모두 반영하고, 외부 IDC 센터로 이전해서 운영하는 비용을 계산해보면 이전 하는 것이 결코 비싼 것이 아니라는 계산이 나오고 있는 요즘입니다.

이에 따라서 많은 병원이 클라우드를 비롯한 외부 데이터센터에 대해서 고민을 하는 것이지요.

이번 포스팅은 병원들의 데이터센터 도입 및 데이터 이전에 대한 현황을 공유해 드리고자 했는데 거의 배경 설명만으로 너무 많은 내용을 적은 듯합니다.

관련된 국내 병원들의 현황 및 계획 등은 추후 다른 포스팅에서 상세하게 다뤄 보겠습니다. ^^

감사합니다.

지난번 포스팅에서 병원에서 사용되는 다양한 IT 기술들에 대해서 이야기하면서 DP라는 시스템을 이야기 한 적이 있습니다.

DP는 우리말로 '디지털 병리'라고 이야기하는 기술로서, Digital Pathology의 약자입니다.

병리학은 질병에 대해서 연구하는 의학으로서 진단 테스트 및 치료에 대한 조언에서 최첨단 유전 기술의 사용이나 질병 예방에 이르기까지 환자 관리의 모든 측면을 뒷받침합니다.
병리학에서 일하는 의사와 과학자는 질병과 질병의 전문가들로서 그들은 전문 지식을 사용하여 의사에게 일반적인 질병을 치료하는 올바른 방법을 안내하는 것부터 최첨단 유전 기술을 사용하여 생명을 위협하는 상태의 환자를 치료하는 것까지 의료의 모든 측면을 지원합니다.

약간은 넓고 범용적인 의미로 말씀드렸는데 국내 병원에서 일반적으로 이야기하는 pathology는 진단 검사 등을 시행하는 진료 업무입니다.
검체를 체취하고 분석하여 진단하는 분야로서 흔히 유리 사이에 검체 슬라이스 표본을 넣고 현미경으로 관찰하는 형태의 모습을 우리는 TV 등에서 흔히 볼 수 있습니다.
그런 활동을 하는 부분에 ICT 기술을 도입한 것이 디지털 병리입니다.

쉽게 말해서 과거에는 환자의 검체를 현미경으로 관찰하였고, 검체 슬라이드 자체는 병원의 어딘가에 잘 보관해야 하는 것이 법적으로 정해진 절차였습니다.
따라서 해당 검체를 보관하기 위한 물리적인 공간이 필요했고 검사가 필요한 검체를 찾아서 옮기고 그것을 현미경으로 관찰하는 등의 행위가 필요했습니다.

하지만 디지털 병리 시스템을 구축하고 나면 표본 이미지를 고해상도 이미지 파일로 스캔을 뜨게 됩니다.
고해상도 이미지이기 때문에 아주 크게 확대해서 세밀하게 관찰하는 것이 가능하고 네트워크를 통해 해당 이미지 파일을 관리하면 되기 때문에 물리적인 보관 공간도 필요하지 않습니다.
물리적인 표본 슬라이드를 사람이 찾아서 옮기는 일도 필요하지 않습니다.

여러 가지 장점이 있기 때문에 최근에 많은 병원이 이미지 기반의 차세대 디지털 병리 플랫폼을 구축하는 추세입니다.

DP의 도입을 통해 기존 병리 진단의 한계를 극복하고 유기적인 시스템 연계를 통해 업무 효율성 역시 크게 향상하며 추후 장기적으로 AI를 비롯한 시스템의 확장까지 도모하게 됩니다.

디지털 병리를 구축하기 위해서는 소프트웨어뿐만 아니라 고해상도 이미지로 스캔하여 파일을 만들어 낼 수 있는 특수한 스캐너 장비가 필요합니다.
따라서 기존에 광학 관련 사업을 하던 업체들이 해당 스캐너 개발 및 디지털 병리 구축 사업을 많이 진행하고 있습니다.

대표적으로 필립스나, 카메라 렌즈에 대해서 아시는 분들이 좋아하는 라이카, 국내 PACS 시스템의 대표주자인 인피니트 같은 업체들이 다른 여러 업체와 컨소시엄을 구성하면서 DP 구축 사업을 진행하는 중입니다.

디지털 병리 구축은 위에서 언급 한 대로 하드웨어 인프라 구축 및 관련 인터페이스 구축이 상당히 중요한 시스템입니다.
최소한 다음과 같은 4가지 항목은 잘 챙기면서 진행해야 합니다.

1) 종류가 다른 이 기종 스캐너 장비들의 인터페이스 구축이 가능해야 하고 병리 데이터 획득에 필요한 비용이나 시간을 최소화할 수 있어야 한다.
2) 디지털 병리 통합 이미지 관리 시스템의 구축이 필요하고 진단에 필요한 병리 데이터의 실시간 검색 및 활용이 가능하도록 시스템을 구성해야 한다.
3) 병원의 기관계 시스템과 디지털 병리 시스템 간 인터페이스를 최적화하여 구성해야 하고 임상 및 영상 정보의 연동으로 정밀하고 정확한 데이터의 공유가 필수적으로 보장되어야 한다.
4) 빅 데이터를 활용한 AI 기반의 진단 보조 및 연구, 교육 등에 사용될 플랫폼의 토대를 구축해야 하고 신의료 기술의 개발에 도움이 될 수 있도록 시스템 구축 초기 단계부터 지속해서 고민해야 한다.


실제 디지털 병리를 도입하여 활용하는 국내 대형병원의 도입 효과를 보면 다음과 같은 장점들이 있었습니다.

1) 염색 슬라이드 진단 시 매우 높은 정확도를 가지고 정확하게 진단할 수 있었고 위내시경 생검 시 헬리코박터균 감염을 진단 할 수 있었다.
2) 디지털 병리 시스템 오픈 이후 초기에는 기존 유리 슬라이드의 대출 건수에 큰 변화가 없었지만 약 6개월 이후부터 유리 슬라이드의 대출 건수가 감소하기 시작하여 물리적인 슬라이드 보관 공간에 대한 절약 및 대출 관련 업무량 감소 효과가 있었다.
3) 학술 연구 및 교육적인 측면에서 필요한 슬라이드들을 그룹화하여 폴더에 모아서 분류할 수 있고 관련 사용자들에 대하여 접근 권한을 주는 식으로 보안에 대한 기능도 활용하며 공유할 수 있어서 큰 도움이 되었다.
4) 유리 슬라이드를 검색하고 찾는 과정을 생략하여 신속하게 이미지에 접근할 수 있었고 양질의 슬라이드 이미지를 보며 다양한 증례를 공부하며 교육적 경험을 쌓을 수 있었다.
5) 병원 내의 어디에서는 디지털 병리 시스템에 접속하여 이미지를 보여줄 수 있기 때문에 병리 의사의 불필요한 업무들이 감소하였다.
6) PACS 시스템을 활용하는 영상의학과와 같이 환자에 대한 과거 슬라이드 이미지도 미리 준비할 필요 없이 쉽게 조회하며 이야기를 나눌 수 있고 타과 의사들의 학술회의 진행할 때에도 바로 이미지를 제공할 수 있어 만족도 및 정확도 향상에 크게 기여하였다.

위와 같이 고해상도 이미지 스캔을 통한 디지털 병리 시스템 구축은 여러 가지로 병원의 진료 및 업무 환경을 크게 개선해 줍니다.

디지털 병리의 도입은 긍정적인 효과를 기대할 수 있는 만큼 많은 병원이 관심을 가지고 있지만, 역시 비용적인 측면이 가장 큰 단점이라고 할 수 있겠습니다.

사업을 제안하는 업체나 제안 요청을 하는 병원의 규모나 상황에 따라 도입 비용은 크게 차이가 나겠지만, 고해상도 스캐너 장비와 큰 용량의 고해상도 이미지들을 보관해야 하는 스토리지 인프라, 네트워크 및 보안 솔루션 등을 고려하면 소프트웨어 개발 비용을 떠나서 하드웨어부터 이미 상당한 도입 비용이 필요한 것이 현실입니다.

하지만 추후 기술 발달이 비용의 감소로 이어진다면 클라우드 등을 활용하는 다양한 형태의 보다 저렴한 디지털 병리 서비스가 개발될 가능성이 크기 때문에 앞으로도 많은 병원이 도입하고 확장될 것은 거의 확실해 보입니다.

이상 Digital Pathology 시스템에 대해서 간단하게 공유해 드렸습니다.

제 블로그의 대부분의 포스팅이 그렇지만,
디지털 병리 역시 기대효과나 실제 도입 사례 등을 보다 구체적으로 공유해 드리고 싶지만, 내부 정보 등이 포함될 가능성이 크기 때문에 일반적인 내용만 간략하게 정리해 보았습니다.

감사합니다. ^^