[메디칼타임즈=김승직 기자] 디지털 헬스케어와 의료 인공지능(AI)이 차세대 국가전략기술로 급부상하면서 의료정보의 중요성이 더욱 커지고 있다.이러한 가운데 글로벌 연구논문과 병원 밖 환자 식이 관리를 통해 국내 의료 정보의 활용도를 높이려는 시도가 나와 관심이 모아지고 있다.24일 대한의료정보학회는 웨비나를 열고 디지털 헬스케어 연구의 영향력 극대화 방안과 병원 밖 임상 영양 관리 모델을 조명했다.경희대학교 의과대학 디지털헬스학교실 연동건 교수는 의료 AI 시대 의료정보학 규제를 타파하기 위한 글로벌 논문의 중요성을 강조했다.■고도 규제 산업 의료정보학 "탑저널 논문으로 한계 돌파해야"이날 첫 주제발표는 다수의 세계적인 논문을 발표한 경희대학교 의과대학 디지털헬스학교실 연동건 교수가 맡았다.그는 다른 산업 분야에 비해 디지털 헬스케어의 잠재적 영향 규모가 큼에도 불구하고 실제 현장 도입 속도가 현저히 낮다고 진단했다. 유통이나 금융 분야와 달리 의료라는 꼬리표가 붙는 순간 강력한 규제가 적용된다는 것.즉 의료정보학 분야는 고도로 통제된 규제 산업이며, 이를 극복하기 위해선 세계적으로 영향력 있는 논문 출판이 필수적이라는 제언이다.연 교수는 이런 제약을 극복해 산업을 발전시키기 위해선 최상위 학술지 논문을 통한 명확한 학술적 근거 마련이 선행돼야 한다고 봤다. 또 세계적인 학술지에 논문을 게재하기 위해 반드시 고도화된 기술적 혁신만이 정답은 아니라고 짚었다.AI 알고리즘의 테크니컬한 혁신에 매몰되기보단 연구의 임팩트를 극대화하는 글로벌화 전략이 더 유효하다는 제언이다. 실제 임상 가이드라인을 바꾸는 임상적 영향력이나 인구 집단의 건강을 증진하는 공중보건 영향력을 타깃으로 삼아야 한다는 설명이다.특히 다국적 데이터를 구축하는 작업의 중요성이 강조됐다. 단일 병원 데이터를 활용한 연구보다는 다수 국가의 코호트 데이터를 융합할 때 연구의 폭발력이 커진다는 분석이다. 국가 간 데이터 수집 체계나 변수가 다르더라도, 일단 적용해 재현성을 확인하는 시도 자체가 세계적 학술지에서 높게 평가받는다는 설명이다.연구 질문의 글로벌화도 핵심 과제로 꼽혔다. 핀란드와 영국 바이오뱅크 데이터를 결합해 비만과 감염 위험의 상관관계를 입증하고, 이를 전 세계 인구로 모델링해 란셋 본지에 게재된 사례가 대표적이다. 국내 상황에 국한되지 않고 전 세계가 궁금해할 만한 의제를 던져야 한다는 것.이와 함께 세계적 석학들과 적극적으로 소통하고 학술지 에디터와 긴밀하게 의견을 교환하는 과정이 뒷받침돼야 한다고 덧붙였다.연 교수는 "의료정보학 분야는 고도로 통제된 규제 산업이다. 이를 돌파하기 위해선 탑저널 논문이 필수적이다"라며 "다만 알고리즘 고도화와 같은 기술적 혁신에만 몰두하기보단, 다국적 데이터를 모으고 연구 질문을 글로벌화하는 전략이 세계적인 학술지에 도달하는 지름길"이라고 분석했다.이어 "단일 병원 데이터보다는 여러 국가의 데이터를 융합해 영향력을 극대화해야 한다"며 "글로벌 석학들을 저자로 섭외하고 저널 에디터들과 적극적으로 소통해 연구의 가치를 선제적으로 알리는 과정이 수반돼야 한다"고 강조했다. 디어얼스 권용진 대표는 식이 맥락 데이터를 기반으로 한 병원 밖 임상 영양 관리의 중요성을 조명했다.■왜 먹었는지가 중요 "맥락 데이터 통한 병원 밖 중재 필요"이어진 발제에서 디어얼스 권용진 대표는 다이어터리 콘텍스트(Dietary Context), 즉 식이 맥락 데이터를 기반으로 한 병원 밖 임상 영양 관리의 중요성을 조명했다.권 대표는 기존 헬스케어 시장의 영양 관리 서비스가 단순히 섭취한 음식의 칼로리와 탄수화물, 단백질, 지방 비율을 수치화해 분석하는 수준에 머물러 있다고 지적했다. 환자가 무엇을 먹었는지는 묻지만, 왜 먹었는지에 대한 환경적, 심리적, 행동적 맥락을 간과하고 있다는 설명이다.일례로 당뇨 환자가 당분을 섭취하는 경우 식후 허전함 때문에 습관적으로 단것을 찾는 것과, 저혈당 대비용 포도당 사탕을 건강식품으로 오인해 섭취하는 것은 다르다는 것.이처럼 질환과 식습관이 유사하더라도 환자의 지식 수준이나 주변 환경을 파악해야 정확한 처방이 가능하다는 분석이다.권 대표는 이런 중재 방식을 위해선 단순한 식품 영양소 분석 이상이 필요하다고 강조했다. 혈액 검사 결과, 식품 관련 지식, 알레르기 정보, 가구 구성 형태 등 식생활 전반에 영향을 미치는 '식이 맥락 데이터'를 수집해야 한다는 설명이다.실제 노년기 결식률 연구에서 남성은 1인 가구일 때, 여성은 자녀 동거 가구일 때 결식률이 높게 나타나는 등 돌봄 역할에 따라 식생활 양상이 확연히 다르다는 것.이런 데이터를 AI 기술로 분석해 예측 모델을 구축하면, 기존의 일률적인 교과서적 지침을 넘어 환자 실생활에 즉시 적용할 수 있는 맞춤형 영양 가이드를 제공할 수 있다는 기대다.이런 데이터 맥락을 1차 의료기관과 지역사회로 확장해야 한다는 제언도 있었다. 또 그 방안으로 상급종합병원 임상영양사들이 의무기록과 대면 상담을 통해 수행하던 고도화된 영양 진단 과정을 디지털화해야 한다고 강조했다.간호사나 영양사를 직접 채용하기 어려운 1차 의료기관 환경에서 AI 기반 영양 특화 서비스가 만성질환 모니터링의 핵심 자원이 될 수 있다는 시각이다.단순히 활동량과 식사 사진을 기록하는 데 그쳐 실질적 효과를 거두지 못한 기존 보험사 헬스케어 앱들의 실패 사례를 거울삼아, 맞춤형 복지와 웰니스 연계 모델로 진화해야 한다는 것권 대표는 "환자가 해당 식품을 선택한 환경적, 심리적 이유를 파악하는 식이 맥락 데이터 수집이 만성질환 관리의 핵심"이라며 "이를 바탕으로 교과서적인 지침이 아닌 실생활에 밀착된 현실적인 영양 중재를 제공해 의료 접근성을 높여야 한다"고 강조했다.이어 "간호사나 영양사 채용이 어려운 1차 의료기관이나 지자체 보건소에 AI 기반 식이 맥락 분석 서비스를 도입한다면 개별 맞춤형 복지가 가능해질 것"이라며 "식이 맥락 정보 자체는 의료 정보가 아닐 수 있지만 기존 의료 정보의 해석력을 획기적으로 높여 환자의 건강 개선에 기여하는 필수 데이터"라고 강조했다.