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의료정보시스템의 변화와 미래 이제 복잡한 의료정보에 대하서 Google을 통해서 의사나 처치방법, 논문, 의료기기와 신기술에 대해서 검색하는 E-Patient에 대해서는 너무도 잘 알려져있다. A대학병원에서는 임상병리결과가 담당 주치의보다 더 빠르게 입원한 환자의 스마트폰으로 정보가 전달된다. 이미, 의료정보시스템은 의료소비자가 보다 적극적으로 활용할 수 있는 시대로 접어들었다. 이러한 상황에서 웨어러블과 IoT에 주목 받으면서 의료정보시스템에 대한 관심은 매우 뜨겁다고 할 것이다. 다만, 이러한 상황들이 미국이나 유럽에서는 매우 뜨거운 화두이지만, 국내에서는 조금 어려운 상황이다. 복잡한 의료법과 이해관계가 복잡한 상황에 대해서는 이 컬럼에서 언급할 내용은 아니다. 그래서, 이에 대해서는 이야기하지 않겠다. 다만, 어떤 상황으로든 헬스케어의 환경에 도움이 되는 시스템을 발전하여 우리의 주변을 변화시킬 것이라고 예측한다. 과거의 의료정보시스템은 HIS(Hospital Information System)이라는 관점으로 의료기관내부에서 활용되는 시스템으로 발전하였다. HIS는 그 동안 의료기관 내부에서 아픈환자를 판단하는 기준에서 의료기관 외부의 아프지 않는 환자들을 모니터링하고 관찰하는 방법으로 보건의학의 발전과 같이 변화하도록 변화를 하였다. 이 관점을 '전달되는 정보'의 관계로 간단하게 도식화하여 기존의 HealthCare를 도식화하게 되면 아래의 그림과 같다.의료정보시스템의 변화와 미래
전통적인 Healthcare에서는 의료진이 환자에게 제공되거나 획득되는 '진료/진단/처치'에 대해서 '의료정보'를 문서의 형태로 의료기관내에서 관리하는 형태였다. 이러한 '의료정보'관리의 업무의 상당수가 의료진의 주된 업무중의 하나였으므로, 이 업무를 효과적으로 하기 위하여 의료정보시스템이 도입되었다. 컴퓨터 시스템의 도움으로 '의료정보시스템'이 도입되면서 문서로 존재하던 '의료정보'는 '의료정보시스템'으로 대체되면서 E-healthcare을 구성하였다.
그리고, 이러한 진료/진단/처치에 대한 정보를 '정보시스템'을 사용하게 되면서, 해당 의료정보들을 의료기관 외부에서도 효과적으로 인식할 수 있는 시스템이 예측되었고, 그 시스템을 Ubiquitos-healthcare라고 예측한 시나리오가 있었다.
이 환경은 더 이상 환자가 '의료기관내'에만 존재하는 것이 아니라, 가정이나 회사와 같이 의료기관 외부에서 'Smart-device'를 통해서 Bio-signal이나 의료정보를 교환할 수 있게 하는 환경을 예측한 것이다. 이러한 환경들이 좀더 구체화되면서 '의료진의 의료행위를 도와주는'환경인 Aider한 환경과 결합하면서 다음과 같은 Aider-healthcare환경에 대해서 예측하기 시작하였고, 이 환경은 현재의 IoT의 개념과 거의 동일시 된다. ( * Aider-healthcare는 필자가 선언한 정의 : 의료소비자와 의료진에게 정보를 분석/활용하는 방법을 도와주는 시스템을 의미한다. )
의료소비자들은 Aider-device들을 통해서 필요한 의료기기나 필요한 정보들에 대해서 '인식'을 위한 방법을 터득하고, 손쉽게 정보들을 인지하게 될것이다. 또한, 의료진의 경우에도 기존의 의료정보시스템에서 좀더 의미있는 Aider Signal을 통해서 도움을 받게 될것이다. CDSS나 CDW와 같은 시스템이나, 의료진들이 발생시킬 수 있는 '휴먼에러'와 새롭게 만들어진 물질이나 치료법에 대해서도 충분하게 의료진에도 도움이 되는 시스템으로 발전할 것이다.
이러한 Aider-Healthcare는 현재 각광을 받고 있는 IoT와 결합하여 완성될것으로 예측되고 있다.이 발전상황과 어울려서 크게 주목받고 있는 시스템은 Remote Patient Monitoring과 Home Health Hub Reference Platform이 주된 관심의 대상이다. 향후, 이 시스템들은 스마트워치나 스마트폰, 홈헬스케어허브등의 형태로 시장에 선을 보이게 될것이다. 그리고, 이 시스템들과 의료정보를 주고 받을 수 있는 환경으로 변화된다.
현재 의료정보시스템이 개개인의 주변영역으로 확장되면서 다음과 같은 두가지의 기능을 목표로 변화한다. 하나는 Information and analysis영역이고, 또 다른 하나는 Automation and Control영역에 해당한다. 정보를 분석하고 필요한 조치를 취하는 기본적인 기능이다. Information and analysis영역은 Tracking behavior(모니터링), enhanced situational awareness(물리적 상황인식), sensor-driven analysis(분석,시각화를 통한 의사결정지원)으로 세분화할 수 있다. 정보를 모니터링하고 그 상황을 인식한 다음에 분석을 통해서 의사결정을 지원하는 영역이다. Automation and Control영역은 process optimization(제한된 환경제어), complex autonomous systems(불확실하고 복잡한 환경에서의 자동제어), optimized resource consumption(네트워크를 통한 최적화된 자원이용)을 의미한다. 자료가 수집되고 분석된 의사결정을 통해서 최적화된 자원을 사용하여 환경을 제어한다.
이 환경은 향후 의료정보시스템이 의료소비자들에게 확장되어지면서 필요한 시스템이다. 매우 당연한 것이지만, '의미있는 정보'를 분석하고 필요한 방향성을 제시하기 위해서는 빅데이터와 클라우드 시스템과의 연결은 너무도 당연한 것이 된다. 의료헬스케어에 있어서 HealthCare IoT의 정의는 device + 생체신호인지 센서만으로는 큰 의미가 없다. 진정한 의미의 헬스케어IoT는 '기존의 의료정보시스템과 연동되어지는 cloud web-service'가 있어야 하고, '의미있는 생체신호를 분석할 수 있는 고도의 지능화된 big-data시스템'과 접목되어야 한다. 그리고, device는 device + information + meaningful로 정의가 된다. 여기서 meaningful은 바로 전에 설명한 시스템과 접목되어져서 '생체신호'가 '의미있는 정보'로 '시각화' 되거나 '자동화'된다는 것을 의미한다. 향후의 의료정보시스템은 이러한 환경과 얼마나 효과적으로 connected되느냐가 핵심이 될것이다.