R&D 비중이 높은 보건의료 분야의 최근 흐름은 ‘빅데이터’와 ‘지식재산’에 집중돼 있다. 특히 ICT 분야의 대표적 기조인 빅데이터는 의료 영역과 융합하면서 의료계에 새로운 패러다임을 몰고 오고 있다. 이처럼 보건의료 분야를 이끌 성장동력으로 빅데이터가 꼽히고 있는 상황에서, 지난 27일 나인트리컨벤션에서는 ‘2014 빅메디(Bigmedi) 포럼’이 개최됐다.

‘의료산업의 성공적인 미래, 빅데이터와 특허에서 찾다’를 주제로 열린 이번 포럼은 미래창조과학부가 후원하고 정보화진흥원이 주관했다. 아울러 이번 행사는 미래 핵심 산업의 하나인 보건의료 분야를 견인할 빅데이터와 지식재산의 육성 전략을 논의하자는 취지로 마련됐다.

임상중심 병원에서 연구중심 병원으로

박인석 보건복지부 보건산업정책국장은 ‘R&D 기반의 연구중심병원 정책방향’이라는 주제의 기조연설을 통해 R&D를 통한 의료기술의 확보가 병원 경쟁력의 핵심이 될 것으로 예측했다.

보건의료 분야의 R&D 정책 방향에 대해 박 국장은 “올해 복지부 R&D 예산은 4615억원으로서 우리나라 전체 R&D 예산의 2.6퍼센트 수준”이라고 밝히며 “점진적으로 예산이 증가하고는 있지만 한정된 규모인 만큼, 응용연구 비중이 높은 단계의 과제와 신약개발 가능성이 있는 분야의 과제들을 중심으로 투자하고 있다”고 덧붙였다.

보건의료 분야의 R&D 성과를 조사한 복지부의 자료에 따르면 우리나라는 현재 세계 임상시험 순위에서 10위를 차지하는 것으로 나타났다. 특히 논문이나 특허의 경우 양적·질적으로 급성장하고 있지만, 블록버스터급 신약 개발이나 프리미엄급 첨단의료기기 개발 분야는 기대에 미치지 못하고 있는 것으로 드러났다.

박 국장은 “이 같은 보건의료 분야의 R&D 정책과 연계된 사업이 바로 연구중심병원 사업”이라고 전하며 “질병극복을 위한 R&D의 고도화 및 최신 의료 서비스를 추구하는 세계적 병원을 육성하는 것이 본 연구중심병원 사업의 목적”이라고 덧붙였다.

연구중심병원이 목표로 하는 지향점은 난치성 의료과제의 해결이다. 축적된 과학적 임상정보를 기반으로 연구역량을 강화하여, 완치가 어려운 질병들을 해결하는 것이다. 그리고 병원 내부에 지속가능한 연구지원 시스템과 연구역량을 구비하는 것도 부가적으로 지향하는 목표다.

현재 연구중심병원으로 지정된 병원은 △가천길병원 △경북대병원 △고려대구로병원 △고려대안암병원 △삼성서울병원 △서울대병원 △서울아산병원 △아주대병원 △연세세브란스병원 △분당차병원 등 총 10곳이다. 지난해에 지정됐고 오는 2016년 까지 3년간 운영될 예정이다.

박 국장은 연구중심병원의 정책방향으로 “R&D의 제도적 지원은 물론, 기초연구와 임상연구를 연계해 주는 중개연구 인프라의 확충 및 실용화 부분의 비중 확대를 위한 전략적 R&D 체계 구축에 주력하겠다”고 밝혔다.

비용절감과 의료성과로 나타나는 빅데이터 효과

오후 세션은 빅데이터의 활용방안을 중심으로 진행됐다. 이상원 보건산업진흥원 국민건강경제정책실장은 ‘빅데이터를 통한 건강시스템 혁신의 방향과 과제’에 대해 주제발표를 했다. 이 실장은 보건의료 분야의 빅데이터 필요성에 대해 “엄청난 데이터의 발생과 복잡성의 급속한 증가로 인해, 맞춤형 의료 서비스와 근거중심의 의사결정이 필요했기 때문”이라고 설명했다.

빅데이터의 특징인 다양한 자료들을 연계하고 분석하여, 비용절감이나 의료성과 향상 업무에 적용될 유용한 정보들을 도출하는 분석과정을 언급한 것이다. 이 실장의 설명에 따르면 의료 빅데이터의 분석 수준은 얼마 전 까지만 하더라도 단순 모니터링을 하는 단계에 불과한 것으로 나타났다. 하지만 최근 들어 눈부신 발전을 거듭하며 평가 및 예측 분야에서 성과를 거두고 있는 것으로 밝혀지고 있다.

‘약물 상호작용이 예상되는 환자식별 프로그램’이나 ‘잠재적 질병 인식을 통한 환자 식별 프로그램’ 등이 그 좋은 예이다. 실제로 미국 보건당국은 빅데이터의 활용으로 3000~4500억 달러에 달하는 보건의료 비용이 절감될 것으로 기대하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 미 정부 의료 예산의 약 8퍼센트에 달하는 막대한 규모다.

국내 의료 분야도 빅데이터 적용을 통해 절감되는 직·간접적 비용들을 살펴보면, 진료방법과 치료결과 등을 분석하여 보다 효과적인 진료방법을 파악하는 것에서 비용을 절감하고 있다. 또한 투약 효능을 기록한 데이터를 분석하여 고비용이지만 저효능인 약물을 비구매하는 방식으로 비용을 절약하고 있다.

이 실장은 “의료 분야의 빅데이터는 개개인의 임상 정보 및 유전체, 그리고 행동 관련 데이터를 연계하여 개인별 맞춤형 예측 시스템으로 발전할 것”이라고 전망하면서 “이 기술이 더욱 활성화되기 위해서는 빅데이터 공개 범위의 확대 및 전문 인력 양성, 그리고 제도 마련 등이 뒷받침돼야 한다”고 주장했다.

이어서 조금준 고려대 산부인과 조교수는 ‘공공데이터를 분석한 의료 빅데이터의 실제적 임상 적용’이란 주제를 발표하며 “의사에게 있어 빅데이터는 긴박하게 돌아가는 의료현장에서 빠른 의사결정을 내리도록 도와주는 이정표와 같은 존재”라고 정의했다.

조 교수는 질병의 발생 원인 및 진료 방법 등을 규명하는데 공공데이터가 어떻게 적용되고, 어떤 결과를 도출하는지에 대해 설명했다. 사례로 제시된 질병은 임신성 당뇨병이었다. 이 질병은 임산부에게 다양한 합병증을 유발시키고, 자라고 있는 태아에게도 호흡곤란증이나 저혈당 증상을 제공한다.

질병 발생의 위험 인자를 분석하기 위해 질병에 대한 이해 및 원인 분석의 기본 정보가 제공됐다. 그리고 새로운 치료 가이드라인도 포함됐다. 여기에 공공데이터인 보건복지부의 국민건강영양조사와 건강보험심사평가원의 의료정보, 그리고 국립환경과학원의 대기오염물질배출량 정보들이 더해졌다.

그 결과 첫 번째 임신에서 임신성 당뇨병 증상을 보인 산모는 두 번째 임신에서도 대부분 같은 증상을 보인 것으로 밝혀졌다. 그리고 739건의 분만 건에서 임신성 당뇨를 앓고 있는 환자는 19.2퍼센트인 142건이 발생했고, 임신성 고혈압 환자는 5.7퍼센트인 42건이 발생한 것으로 나타났다.

공공데이터의 임상적용 활성화를 위해 조 교수는 “우선 공공데이터에 대한 접근성이 향상되어야 하고, 어렵고 복잡하게 만들어진 데이터가 쉽게 이해될 수 있어야 한다”고 강조하며 “이 외에도 데이터의 정확성을 향상시키고, 개인정보에 대한 문제가 해결된다면 공공데이터의 활용도가 자연스럽게 올라갈 것”이라고 예상했다.