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보건정보학의 진보

보건정보시스템의 강화는 일상 의료검진의 향상뿐만 아니라 전염병과 생화학적 공격 대응에 매우 중요하다.

의료 응급시 911에 전화할 때 그 결과(자신의 상태와 치료방법에 관한 이용 가능한 정보의 질)는 전화안내서비스(411)에 크게 좌우될 수 있다.

보건정보학이란?

인간 삶의 모든 부분이 정보시대의 영향(Information Age)을 받고 있고, 아마도 삶의 영역에서 보건의료 분야의 정보보다 더 중요한 정보는 없을 것이다. 컴퓨터가 인류 활동의 모든 영역에 이용가능하게 되었듯이, 이제 보건정보학의 시스템적 접근(보건 분야 정보의 획득, 관리, 활용 등)이 의료의 질과 효율성, 공공보건 위급상황에 대한 대응역량을 크게 향상시킬 것이라는 것에 의견이 일치되고 있다. 

보건과 생물의학정보학(biomedical informatics)은 국가와 국제보건 관련 기구 사이에서 개별 환자의 의료정보로부터 질병발생 정보공유에 이르기까지, 개인 차원으로부터 범세계적 차원에 이르기까지 여러 이슈들에 직면하고 있다. 21세기에 인류의 건강을 유지하기 위해서는 의료제공 방식(care practices)을 재편하고 지역, 국가, 글로벌 수준의 보건정보학 네트워크를 통합하는 시스템공학적인 접근이 필요할 것이다.

생물의학자들은 개별적인 수준에서 신속하고 효율적인 치료지원을 위해 인증된 환자 의료데이터를 수집하여 네트워크 내에 안전하게 보관할 수 있는 새로운 분산형 전산 툴(computing tools) 시스템 구축을 계획하고 있다.

그 동안 의원, 진료소, 개인병원 등에서 환자기록을 관리하기 위한 기초적인 의료정보시스템들이 널리 개발되어 왔고, 대부분의 시스템들은 여러 병원과 기관들이 정보를 공유하기 위해 개발되었다. 그러나 이러한 정보시스템을 최대한 활용하고, 예를 들어 보험업자나 고용주가 오용할 수 있는 잠재적 가능성으로부터 안전장치를 마련하는 등 보안성을 확보하기 위해서는 아직 해결해야 할 일들이 많이 남아 있다.
보건정보시스템을 향상시키기 위해 해야 할 일들은 무엇일까?

우선, 오늘날 의료기록은 과거기술(종이)과 신기술(컴퓨터)이 섞여 있어 불편하다. 그리고 같은 병원에서도 서로 다른 종류의 데이터를 서로 다른 프로그램을 통해 전산화했기 때문에 기록이 호환되지 않는 경우도 발생한다. 컴퓨터 시스템과 데이터 기록 관련 규정도 서로 다르기 때문에 의료정보를 지역, 국가, 혹은 글로벌 네트워크로 공유하는 것은 훨씬 더 복잡하다. 정확하게 환자신원을 업데이트하고 확인할 수 있는 기능을 내장한 완벽한 데이터공유 시스템이 개발되어야 한다. 그러나 개인의 의료기록을 추적하는 것은 매우 어렵다.

또 하나의 목표는 의료연구정보보관소(archive)는 물론 의사와 환자의 의사결정을 지원할 수 있는 신뢰할만한 시스템을 개발하는 것이다. 정보가 너무 많아 고통 받는 의사들에게는 특정 환자처방을 위해 정보를 검색할 수 있는  시스템화된 전자시스템과, 진료 시 “적시에, 나만을 위한” 자문을 받을 수 있는 의사결정지원시스템이 필요하다. 스탠포드대학의 러스 알트만(Russ Altman)은 “컴퓨터가 표준적인 방식으로 생물학적 정보를 저장, 활용 및 검색하고, 그 정보를 추정할 수 있도록 생물학적 지식을 재현할 수 있는 방법을 개발할 필요가 있다.”고 저술했다.

보건정보는 어떻게 의료를 향상시킬 수 있나?

정보를 수집하고 관리하는 것과는 별도로 보건정보학은 신기술을 통해 진료의 질을 향상시킬 수 있도록 이용되어야 한다. 이러한 신기술은, 예를 들어 착용할 수 있는 도구(wearable device)로 맥박과 체온을 모니터링 하는 것과 같이 의사를 방문하지 않고도 의료데이터를 수집하는 것을 포함한다. 모니터링 기기는 더 나아가 옷과 체내에 심어진 작은 전자센서 형태로 개발될 수도 있다.

미세전자기계시스템이 발달함에 따라 의료전달에 사용될 수 있는 무선 통합 마이크로시스템(WIMS)과 같은 기기가 부상하고 있다. 무선 송수신기를 담은 작은 센서를 통해 병원 혹은 심지어 가정에서도 환자를 지속적으로 모니터링할 수 있다.

전자 보건기록과 호환된다면 WIMS는 환자가 주의를 요할 때 의사에게 알리거나 필요할 때 약물이 환자의 몸에 자동적으로 배출되게 할 수도 있을 것이다. 사실 모든 병실이 중환자실로 바뀔 수도 있을 것이다. 이러한 기기로부터 얻어진 의료정보를 보건의료학시스템에 완벽하게 통합하는 것은 하나의 새로운 난제이다.

어떻게 정보학이 공공보건 위급사항에 대한 대응을 향상시킬 수 있나?

건실한 보건정보학시스템은 지역에서 글로벌수준에 이르기까지 의사들이 자연건강(natural health)과 테러로 인해 발생할 수 있는 위급상황을 탐지, 추적, 완화할 수 있도록 할 것이다. 생화학전쟁은 인류역사에 새로운 것이 아니다. 고대에서부터 전사들은 적의 물에 독을 넣으려고 노력해왔다. 오늘날에는 이러한 위협을 현재 진행 중인 전투에서뿐만 아니라 언제 어디에서나 발생할 수 있는 테러리스트 공격으로부터도 받을 수 있다. 이러한 공격으로부터 보호받기 위해서는 이에 즉각적이고 효과적으로 대응할 수 있는 고성능의 정교한 시스템이 필요할 것이다.

그러나 문제의 다양성 때문에 이러한 난제를 해결하는 것은 복잡하다. 테러리스트들은 그들이 선택한 생화학무기를 보관하는 거대한 무기고를 가지고 있다. 아마도 이러한 위협 중 우리에게 가장 친밀한 것은 독성 화학물질일 것이다. 클로린과 포스진과 같은 독가스는 사람을 질식시켜 사망시킨다. 겨자는 피부에 화상을 입히고 물집을 만든다. 그리고 사실 액체인 신경가스는 농약이 바퀴벌레를 죽이는 것과 같이 사람을 마비시켜 죽게 만든다.
 
대부분의 전문가들은 생물학적 공격에 비하면 화학적 공격은 그리 심각한 것은 아니라고 믿는다. 특히 탄저병, 리신(ricin), 보툴리누스 중독(botulism neurotoxin)을 포함한 잠재적인 생물학적 독소에 대해 우려한다.

탄저병에 대해서는 2001년 미국에서 이로 인한 사망자들이 발생했고, 대규모 집단사망을 일으킬 가능성이 크기 때문에 특별한 주의를 기울여 왔다.

탄저병이 공기 중에 방출되어 수십만 명의 사람들이 감염될 수 있다는 시나리오는 상상하기 어렵지 않다. 항생제는 바로 제공만 된다면 탄저병 박테리아에 효과적일 수 있다. 그러나 그럴 가능성은 희박하다. 세균이 독성 화학물질을 배출한 이후에는 다른 방어수단이 필요하다.
 
생화학무기에 어떻게 대비할 것인가?

생화학테러에 대비하여 데이터를 정보학시스템에 입력하기 위해서는 크게 3가지의 기술적인 도전이 수반된다. 하나는 감시와 탐지(조기 공격신호를 찾기 위한 공기, 물, 토양, 식품의 모니터링) 이다. 다음은 신속한 진단으로, 위해(危害) 매개체의 위치를 추적하고 확산정도를 파악하는 것은 물론 매개체를 분석하고 확인할 수 있는 시스템이 필요하다. 마지막으로 민첩한 대응조치로, 신속하게 해독제, 백신, 기타 치료제를 개발하고 대량생산하여 공격의 효과를 최소화하고 대응효과를 추적하는 것이다. 

이러한 물질을 조기에 찾아내기 위해 효과적이고 경제적으로 환경을 모니터링 하는 것이 주요 난제이다. 그러나 고감도 탐지기를 개발하기 위한 노력이 진행되고 있다. 예를 들어, “인공 코”(artificial noses)라는 컴퓨터 칩은 수천가지의 잠재적인 치명적 화학물질로부터 신호를 가려내고 식별할 수 있다. 그러나 이 시스템은 아직 개(犬) 코만큼 민감하지는 못하다. 완벽한 시스템을 만드는 것은 하나의 기술적인 도전이다. 독소나 바이러스는 생물학적인 탐지기를 통해서도 찾아낼 수 있다. 예를 들면, 생물학적인 초미세 “나노구멍”(nanopore) 기기를 개발하여 위험한 분자가 구멍을 통과할 때 전자신호를 전송하도록 할 수 있다.

또 하나의 새로운 방법은 공격분자(독소나 바이러스) 자체뿐만 아니라 이에 대한 신체반응으로 생성되는 분자를 추적하는 것이다. 박테리아에 노출되면 호(好)중성 백혈구(neutrophils)라고 알려진 면역세포들이 체내의 화학적 성질을 바꾼다. 이러한 변화를 비교함으로써 침입자의 신원을 파악할 수 있는 단서와 최적의 대응방법을 찾을 수 있을 것이다. 다양한 위협에 대한 세포반응을 목록화하는 데이터베이스가 필요하며, 이를 통해 간단한 혈액검사만으로 생물전쟁 제제(agents)를 확인할 수 있도록 해야 한다.

전염병에 어떻게 대비할 것인가?

자연현상만큼 파괴 잠재력을 잘 전달하는 것은 없다. 14세기 유럽 인구의 절반을 사망케 한 흑사병 박테리아로부터 1918년 2천만 명을 죽인 스페인독감 전염병에 이르기까지 역사는 수없이 많은 사람들을 죽게 한 질병의 위력을 목격해 왔다.

21세기에도 이러한 가망성은 여전히 남아있다. 독감 또는 아직 알려지지 않은 다른 바이러스 위협이 의과학의 대응력을 시험해볼 수 있다. H5N1로 알려진 바이러스에 의해 전염되는 조류독감은 명백하게 현재의 위험으로 다가오고 있다.

전염병에 대비하기 위한 주요 목표는 글로벌 차원에서 전염병 확산을 조기 탐지할 수 있는 훌륭한 경보시스템을 구축하는 것이다. 병원방문과 약 처방, 혹은 실험실 검사에 대한 데이터를 모니터링하는 시스템들이 일부 구축되어 있다. 이러한 일들이 갑자기 증가한다는 것은 전염병 발발의 초기신호가 될 수 있다.

그러나 어떤 경우에는 이러한 통계추세가 사실이 아닐 수도 있기 때문에 보다 정교한 모니터링 전략이 필요하다. 여기에는 급성 증후를 설명하는 공공 웹사이트 방문자 수를 추적하고, 우편번호와 같이, 지오코드(geocodes)로 링크시키는 것이 포함된다.

학교나 직장의 폐쇄, 검역은 사실 어떤 경우에는 병원방문자 수를 줄일 수 있고, 사람들은 감염우려 때문에 더욱 의도적으로 병원을 기피할 수 있다. 다른 한편으로 질병에 대한 소문이 건강한 사람들을 대상으로 예방치료를 하기 위해 병원을 찾도록 할 수 있다. 두 사례 모두 전염병 추세분석을 위한 수치를 왜곡시킬 수 있다.

새로운 수학적 분석 접근방법, 특히 수학적 계산이 보건의료 이용 척도들 간의 네트워크 관계를 설명할 때는 도움이 될 수 있다. 다른 말로 하면, 개인들의 연속적인 데이터는 물론 하나의 척도와 다른 척도와의 비율과 같은 관계를 모니터링 함으로써 현재 일어나고 현상에 대해 보다 섬세하게 측정할 수 있다. 이러한 종류의 분석은 일시적인 인구유입(예를 들면 올림픽)으로 인한 어떤 한 도시의 보건의료 이용의 증가가 전염병의 시작이 아니라는 것을 확인하는데 도움이 될 수 있다.

이와 유사하게, 수학적인 방법은 잠재적인 전염병이 시작되었을 때에 가장 효과적인 의료대응계획을 수립하는데 도움이 될 수 있다. 전염병에 대처하기 위한 전략에는 백신접종, 항바이러스 의약품 치료와 함께 여행제한, 학교폐쇄에서부터 광범위한 검역까지를 포함된다.

이러한 접근방법의 유용성은 바이러스의 전염성과 치명성, 항바이러스 치료제와 백신의 이용가능성, 검역이나 여행제한에 대한 국민들의 수용도 등 많은 변수에 의해 결정된다. 다시 말해, 대응시스템으로써 수학적 네트워크 분석의 작동여부에 대해 이해하기 위해서는 사람들이 어떻게 상호작용할 것인가를 고려해야 한다. 이러한 모델들은 사람들 사이에서 바이러스가 급속히 전달되게 만드는, 세계에서 멀리 떨어진 곳에 사는 사람들도 불과 몇 명의 친구를 거치면 연결되는 것과 같이 사람간의 커넥션이 분포되어 있는 “작은 세계”(small world) 현상을 고려해야 한다.

이러한 연구들은, 지금은 초기단계에 있지만, 백신과 의약품을 신속하게 배치시키는 것이 전염병의 영향을 줄이는데 매우 중요하다는 것을 지적한다. 결과적으로 수정란에서 바이러스를 키우는 전통방식에서 벗어나 세포배양 등을 통해 보다 빠르게 백신을 대량으로 생산하는 새로운 전략이 개발되어야 한다. 신속하게 바이러스 샘플을 획득하고 유전자 염기서열을 분석하여 치료제나 백신을 디자인할 수 있는 시스템이 필요할 것이다. 이를 위해서는 고속검사가 가능한 기술들을 개발하고 규제절차를 단축시키기 위한 체계가 수반되어야 한다. 수일 혹은 수 주 내에 광범위한 질병 및 사망 위협이 있는 긴급 바이러스 발병위험이 있는데 규제허가가 수년이 걸린다면 자멸을 초래할 것이다.

“세계가 직면하고 있는 바이러스에 대항하기 위해서는 새로운 바이러스의 특성에 대해 가장 세부적인 데이터를 수집하고 실시간으로 데이터를 분석하는 것이 필수적이다.”라고 런던의 임페리얼 칼리지의 닐 퍼구손(Neil Ferguson)과 그의 동료들은 저술했다. [Ferguson et al. p. 451]

공공안전 보호 및 보건의료 진전에 일조하기 위한 정보시스템의 가치는 의심할 여지가 없다. 그러나 이러한 모든 데이터베이스와 기술들을 타협위험이나 정보오용으로부터 보호될 수 있도록 하는 것은 또 다른 어려운 난제이다.  그리고 이러한 기술개발에서 정보 그 자체가 사보타지(sabotage) 위험에 처하지 않고 개인정보가 부적절하게 노출되지 않도록 하기 위한 조치들이 취해져야 한다.