[데일리팜=정흥준 기자] 약사 처방 검토 단계에서 빅데이터, 인공지능을 활용할 수 있는 시스템이 개발되고 있어 기대를 모으고 있다.

정해진 약사 인력으로 광범위한 처방 검토를 해야 하는 한계를 극복하고, 나아가 환자 중심 약료서비스를 고도화할 수 있다는 전망도 나온다.

16일 오후 서울대병원 약제부 김아정 파트장은 디지털 기술 적용과 환자 중심 교육상담을 주제로 한 심포지엄에서 ‘인공지능 기반 CDSS(임상의사결정지원시스템)’ 개발 현황을 소개했다.



김 파트장은 지식 기반의 CDSS인 ‘DUR’과 빅데이터를 활용하는 비지식 기반 CDSS에는 각각의 한계가 있어 이를 보완하는 하이브리드 CDSS가 관심을 받고 있다는 설명이다.

김 파트장은 “DUR의 참여율은 100%에 가깝지만 처방 변경 수용률은 12%로 매우 낮다. 유지보수가 어렵고, 너무 많거나 부적절한 경고가 나올 경우 중요한 주의사항을 오히려 흐리게 한다”고 했다.

이어 “비지식기반 CDSS는 결론 도출의 투명성이 없어 한계가 있다. 결국 빅데이터에 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 반영한 하이브리드 CDSS가 필요하다”고 말했다.

서울대병원은 지난 2010년부터 2021년까지 입원환자 중 고위험약 사용 환자 데이터를 추출해 시스템을 개발하고 있다.

김 파트장은 “머신러닝을 활용하고 있다. 10년 동안 약제부 업무 중 보류처리된 약을 부적절한 처방으로 학습시켰다. 처방데이터, 나이와 키, 몸무게, 주 진단, 검사 정보 등을 적용했다”고 설명했다.

또한 시스템을 활용하는 약사는 중재를 할지, 불필요한지 등의 처리 결과를 기록하고 AI-CDSS는 누적되는 데이터로 계속 학습해가는 방식이다.

김 파트장은 “현재 AI 학습은 맞다, 틀리다로 교육한다. 보류처리된 약을 잡아낼 때 약제 용량이 문제인지, 선택이 적절하지 못했는지. 보험 문제인지, 수액이 문제인지 등이 저장된다. 따라서 향후 고도화도 가능할 것”이라고 말했다.

이어 김 파트장은 “우리는 발전한 도구를 어떤 범위에서 어떻게 활용할 것인지에 대해 고민해야 한다. 기술을 활용하면 여러 영역의 업무를 훨씬 효율적으로 수행할 수 있다. 변화하는 시대에서 중요한 가치에 더 집중할 수 있을 것”이라고 기대했다.

한편 서울대병원은 한국보건산업진흥원이 주관한 '2021년 의료데이터, 인공지능 R&D분야 신규지원 신규과제' 중 한국형 중환자 특화 빅데이터 구축 및 임상의사결정지원시스템 개발 컨소시엄에 선정된 바 있다.

이번 과제를 통해▲국내 중환자 데이터 셋 구축 ▲중환자 데이터 공유·활용 개방형 플랫폼 구축 ▲AI-CDSS(임상의사결정지원시스템) 개발을 진행하고 있다.