[디지털헬스③] ‘내가 심근염 걸릴 확률이 80%라고?’…놀라운 의료 빅데이터 시대

신제인 2022.03.14 22:47:48

[디지털데일리 박기록, 신제인 기자] 아직은 초기 단계지만 인공지능(AI)기반의 ‘통합 의료 플랫폼’이 일상화됐을 경우, 우리 생활속 의료서비스 프로세스는 크게 달라질 것으로 예상된다. 

AI 기반의 통합 의료 플랫폼 서비스에 대한 이해를 돕기위해 다음과 같은 가상의 시나리오를 구성했다.

# 내 생활속 건강상태는 항상 체크된다 

서울에서 일산을 출퇴근하는 40대 중반의 직장인 홍길동씨(가명), 비록 일주일에 한 번 꼴이지만 5Km쯤되는 동네 호수공원을 한바퀴 달리고 나니 기분이 상쾌하다. 숨이 차고 다리가 뻐근해도 건강해지는 기분이다.

휴식도 취할겸 벤치에 앉아 습관처럼 모바일 앱을 열고 몇 개월 전에 가입한 ‘의료 플랫폼’ 서비스에 접속해 일주일 전 자신의 몸 상태와 비교해본다. 소정의 연간 회비를 지불하지만 충분히 만족할만한 개인 주치의다.

그런데 안색이 굳어졌다. 맥박, 혈압, 혈당수치가 모두 나빠진 것이다. 심지어 심근염에 걸릴 확률이 80%가 넘었다. 분명한 위험 신호다.

아니나 다를까. 조금있다가 결국 ‘병원에 가서 진료를 받아보라’는 주치의의 카톡 서비스 메시지가 뜬다. 그러면서 집 또는 직장에서 가까운 심혈관 병원을 설정해 ‘진료 예약’이 가능한 시간표가 뜬다. 물론 해당 병원도 ‘통합 의료 플랫폼’에 가입한 회원이다. 플랫폼을 통해 환자와 병원이 연결되는 것이다.

결국 그는 다음주 수요일 오후 반차를 낼 요량으로, 직장 근처인 광화문 인근의 병원에 일단 예약을 했다.

예약을 마치자마자 곧바로 카톡으로 연락이 온다. 의료용 AI 챗봇이다. 스무 고개 넘듯 자세하게 물어본다.‘사전 문진’ 서비스가 진행되는 과정이다.

이러한 ‘사전 문진’은 환자 및 증상에 대한 기초 정보만 질문하는 것이 아니다. 

과거 국내 병원과 보건소 등 수십억건의 심혈관 증상에 대한 엄청난 빅데이터 분석 결과를 바탕으로, 홍길동씨가 말한 증상과 결부해 가장 필요하고 최적화된 질문을 엄선해서 던지는 것이다. 물론 정확한 문진이 되려면 홍길동씨도 정확한 답변을 해줘야한다.

◆진료보조 및 예측시스템, 어떻게 가동될까

환자의 생체인식기(Vital) 디바이스를 통해 취합된 데이터는 병원에서 의사의 진료를 돕는 보조 역할을 한다. 

AI기반 통합 의료플랫폼 사업을 진행하고 있는 인포마이닝의 사례를 보면, CDSS(진단보조 및 지원, Clinical Decision Supporting System)서비스 모델을 의료계에 제시하고 있다.

CDSS에 대해 각 환자별 예상되는 질병을 예측하고 보조하는 의료진단 의료결정시스템을 탑재해 가장 최적화된 방향성을 제시하고, 의사들의 의료진단 신뢰도, 정확도, 적시성을 높여준다고 회사측은 정의하고 있다.

지난 일주일전과 비교해 환자의 맥박이 평균 몇 BPM이 증가했는지, 혈압 수치가 어떻게 달라졌는지, 심전도의 이상징후가 몇 번 감지됐는지, 또 식후 혈당수치가 어떻게 증가했는지 등을 시각화된 디지털 리포트로 의사에게 상세하게 제시된다.

통합 의료 플랫폼의 역할은 여기에서 그치지 않는다. 환자가 퇴원후에도 일상 생활에서하는 자신의 건강과 관련한 행동 데이터를 제시하면 혈압‧맥박‧체온‧혈당‧산소포화도‧자율신경계‧심전도 등 바이털 데이터를 알려주면서 그에 맞는 가이던스를 제시해준다.

또한 AI 분석 자료를 바탕으로 다양한 질병 발생 가능성을 확률(%)로 예측한다. 당사자는 이러한 데이터를 자신의 모바일 앱으로 언제든지 확인할 수 있고, 필요하면 알람을 설정해놓을 수 있기 때문에 질병의 사전 예방이 가능한 습관을 가질 수 있다.

결국 이같은 의료 빅데이터서비스의 활성화는 개인의 건강관리 습관을 고도화시키고, 또 의료 서비스 프로세스 체계의 편의성과 최적화 뿐만 아니라 궁극적으로 국민들의 불필요한 의료비 지출을 줄일 수 있다는 점에서도 긍정적이다.