[데일리팜=노병철 기자] 인공지능(A.I)을 활용한 신약개발 대전제로 데이터병원 시범사업이 선행돼야 한다는 주장이 제기되고 있다.

데이터병원이란 A.I가 병원 처방 프로그램에 접속해서 환자의 약물 순응도를 분석해 최적의 신약·개량신약을 개발하는 인공지능 솔루션을 말한다.

이 같은 인공지능 솔루션은 미국과 중국을 비롯한 일부 국가에서는 상당부분 성과를 보이고 있다. 우리나라도 지난해 중순부터 몇몇 군병원, 시립·국립병원과 함께 도입을 추진하고 있지만 느린 진척 속도를 보이고 있다.

일명 '데이터병원 인공지능 솔루션' 도입 당위성은 약물 처방에 대한 환자 질병 결과 자료가 많으면 많을수록 새로운 약물 개발 확률이 높아지기 때문이다.

이와 관련해 인공지능신약개발지원센터 관계자는 "A병원에서 여러 환자에게 C항암제와 D항암제를 투약했을 시, 증상 호전과 완치 기간 또는 사망 여부에 대한 데이터는 딥러닝의 주요 지표로 작용해 신약 개발 속도를 한층 업그레이드 할 수 있을 것"이라고 설명했다.

하지만 국립병원을 넘어 민간병원까지 시범사업이 확장되고 사업 자체가 연착륙되기 위해서는 4만여 개에 달하는 의료·간호용어·질환코드 표준화 작업도 필수요건으로 평가된다.

지난해 상반기부터 고려대의료원 산하 3개 대학병원과 삼성서울병원이 의료 빅데이터 연구를 위해 이러한 표준화작업을 진행 중이기긴 하지만 국책사업으로 전환할 필요가 있다는 것이 업계 중론이다.

병원에서 사용하는 질병용어·코드는 세계보건기구(WHO) 표준지침을 기반으로 한 한국표준질병사인분류(KCD)를 따르고 있다. 국민건강보험공단·건강보험심사평가원에서 보관하고 있는 빅데이터도 KCD다.

그렇지만 병원에서 진단하는 모든 질환을 이 코드로 정의할 수는 없다. 병원에서 생긴 폐렴(원내 폐렴)은 KCD 분류로 상세불명의 폐렴(J18.9)에 속한다. 그러나 J18.9 코드가 모두 원내 폐렴은 아니기 때문이다. 병원들은 내부 약속에 따라 KCD 코드 뒤에 알파벳이나 숫자 등을 넣어 세부 질환을 따로 정의한다. 여러 병원의 빅데이터를 수집하려면 데이터 정제 작업이 필요한 이유가 바로 여기에 있다.

표준화 작업의 목적은 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)을 구축하기 위해서다. P-HIS는 병원 내부 서버에 각자 보관하고 있는 의료정보를 클라우드 방식으로 바꾼 것이다. 시스템이 안착되면 환자 맞춤형 빅데이터를 활용해 인공지능 프로그램 등을 만드는 것이 한결 쉬워진다.

한편 고려대안암병원은 최근 SK C&C와 항생제 처방에 도움을 주는 AI 프로그램을 개발했다. AI를 학습시키기 위해 1000병상 규모 고려대안암병원에서 10년 치 데이터를 모았고, 향후 정보 수집에 드는 시간은 지금의 5분의 1 수준으로 줄어들 것으로 전망된다.