‘GE(Global Excellence) 센터’ 사업은 서울대학교병원이 연구 역량을 높이기 위해 준비한 프로젝트로 50세 전후 의 중견 교수 세대로 구성된 핵심 연구 분야 클러스터를 선정하고 지원합니다. 이를 통해 서울대학교병원은 ① 국 제 경쟁력을 갖춘 의과학자를 육성하고 ② 세대간·학제간 협업 시스템을 구축하며 ③ 산업화가 가능한 치료 기술 개발을 독려함으로써 인류를 괴롭히는 의학적 난제를 해결해가고자 합니다.
AI 기반 솔루션과 CDSS 연구 개발 수요 증가에 응답하다
HIS(Hospital Information System, 병원정보시스템)는 EMR(Electronic Medical Record, 전자의무기록)을 넘어 환자의 예약 정보, 검사 결과 조회, 오더의 발행과 시행 등 병원에서 생산되는 대부분의 정보를 연결하고 관리한다.
환자 개개인의 병력이나 진단 결과, 질환에 따른 처방 등이 집약된 의료 데이터의 보고인 셈이다. 따라서 HIS를 비롯한 의료 데이터에 AI(ArtificialIntelligence, 인공지능) 기반의 다양한 솔루션을 접목하면 신약개발이나
새로운 치료법 개발, 보건의료정책 예측 등을 가속할수 있다. 덕분에 세계적으로 AI 기반의 솔루션 및 CDSS(ClinicalDecision Support System, 임상진단보조시스템) 연구와 개발에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있고,
글로벌 AI 헬스케어 시장규모도 꾸준히 확장되는 추세다.
하지만 운용 중인 HIS를 연구나 교육에 곧바로 활용하기는 쉽지않다. 데이터베이스에 부담을 줄 가능성이 크고 오류가 발생할 경우 실시간으로 돌아가는 병원 전체 시스템에 악영향을 줄 수 있기 때문이다.
HIS 연계 Digital Healthcare 협력 연구 플랫폼 구축GE 센터에서 HIS 트윈 연구를 추진하는 이유다. 더욱 효율적인 연구를 위해 서울대학교 의과대학과 서울대학교병원 정보화실, 데이터사이언스연구부,
융합의학과 간 공동 연구 및 교육 체계도 갖췄다.
연구 및 교육 체계
진료 현장과 연구를 잇는 HIS 트윈
HIS 트윈은 현실을 그대로 복제한 가상공간에서 다양한 시뮬레이션을 진행하는 디지털 트윈의 원리를 병원정보시스템에 적용한 것이다. 따라서 임
상 현장에서 운용 중인 HIS에 영향을 주지 않고 의료정보 데이터를 다방면으로 활용할 수 있다. 첫째, 정형 혹은 비정형데이터 기반의 CDSS나 디지털
치료제, AI 모델들을 검증하고 적용 가능성을 확인해 의료정보 원천 기술을 확보할 수 있게 된다. 나아가 이를 임상 현장에 적용함으로써 서울대학
교병원이 연구중심병원, 데이터중심병원으로 도약하는 발판이 될 것이다. 또한 HIS 트윈은 서울대학교병원그룹은 물론 외부 기관의 다양한 연구진
과 공동 연구도 활발히 할 수 있게 한다. 이렇게 연구 개발 과정을 선점하면 신진 연구자들이 후향적 연구 데이터 기반의 모델을 개발해야 했던 한
계에서 벗어나 전향적 검증 및 임상 적용 가능성 평가 등에 대해 연구하도록 멘토링 하는 것도 가능해진다.
HIS 트윈은 특히 연구 수익 창출의 기반이 될 것으로 기대된다. 최근 AI 기술이 적용된 의료 소프트웨어가 증가하고 있고, 인허가 및 사업화를 위해
임상 검증 보고서의 중요성이 날로 커지고 있기 때문이다. 2021년 보건복지부에서 발표한 ‘보건의료 데이터 AI 혁신 전략’도 주목할 만하다. 전략에
따르면 국내 보건의료데이터의 경제적 가치는 0.6PB(페타바이트)를 기준으로 최대 2조 원 규모로 추정되는데, 서울대학교병원은 이미 지난 5년 간
3PB 즉 약 10조 원 규모의 데이터를 쌓아왔다. 즉, 이런 데이터들을 활용할수 있는 연구/교육용 HIS 트윈이 구축된다면 검증 연구를 통한 부가 수익
창출은 물론 연구과제 수주, 논문, 지식재산권, 사업화 등에도 기여할 것이다. 즉 HIS 트윈은 서울대학교병원의 의료정보 연구 선도에 있어 견인차 역
할을 할 것으로 기대된다.
센터 참여 교수진
과학기술은 물론 사회 및 경제 분야에서도 긍정적인 효과 유발할 것
출범 이래 HIS 연계 Digital Healthcare 협력 연구 플랫폼 구축 GE 센터는 HIS 연계 실시간 검증 프로세스 인프라를 구축했고, Model Validation
과 Lab Dashboard 등의 소프트웨어를 개발했다. 또, ‘낙상 위험 ML 인프라 협업 프로토콜’과 ‘Open EMR FHIR 리소스 등의 프로토콜도 공유
했다. 2023년에는 세 차례의 세미나를, 2024년에는 두 차례의 심포지엄도 개최했다. 한국보건의료정보원과 정보통신기획평가원에 12건의 과
제 지원, 4건의 수요조사 진행, 예비타당성조사 교육 등 연구 수익 창출을 위한 과정 역시 충실히 수행하고 있다. 1차연도에는 연구/교육용
HIS 트윈 구축 기획 및 요소 기술 개발을, 2차연도에는 공동연구 활성화를 통한 연구/교육용 HIS 트윈 기반 검증 및 원천 기술 확보를, 3차연도
에는 HIS 고도화와 함께 산학연병 컨소시엄 검증 수행 계획도 세웠다.
이를 통해 나타날 효과는 명확하다. 과학·기술적 측면에서는 의료정보 기반의 AI 모델 검증 시스템을 마련하고 광범위한 의료정보 기술을 확보해
지식을 축적하는 것은 물론 기술 변화에 유연하게 대처하게 된다. 경제적 측면에서는 AI 기업의 기술 검증 및 평가를 통해 국내 의료정보 산업과 관
련된 기관과 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 견인할 것이다. 마지막으로 사회적 측면에서는 AI/ML(Machine Learning, 머신러닝), CDSS, 디지털치료제
적용에 기여해 국민 건강 증진에 이바지하는 것은 물론, 의료정보 분야에 새로운 패러다임을 제공할 수 있다. 센터 책임자인 정창욱 교수는 “HIS 연
계 Digital Healthcare 협력연구 플랫폼은 서울대학교병원만이 아닌 국내 의학 및 바이오헬스케어 분야의 패러다임 변화를 선도할 것”이라며 구축
에 더욱 박차를 가하겠다고 다짐했다.
센터 운영 및 활용 방안
