전자건강기록 등 의료 파일의 디지털화

의료행위를 통한 복잡 다양하고 가치 있는 데이터들이 대량으로 생산되고 있는 현실에서 의료 빅데이터에 대한 생성, 활용, 가치판단, 문제점 등에 관심이 높아지고 있다.
 
의학에서 정보 기술 물결은 전자건강기록(EHR), 전자의무기록(EMR), 개인건강기록(PHR)으로 알려진 의료 파일의 디지털화이다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)는 최근 보고서(차세대 의료분야 데이터 활용을 위한 표준화 및 비즈니스 모델 연구)에서, “다른 소스와 함께 전자기록에 포함된 데이터는 합리적인 비용으로 전반적인 효율성과 치료 품질을 개선하기 위해 데이터, 기술 및 의료 제공을 활용하여 의료 관행을 혁신할 가능성이 있다”며, “전자건강기록은 데이터의 상호연동을 통해 강력한 건강관리 서비스를 제공할 수 있다”고 주장했다.

자동화되고 체계적인 분석 의료 데이터

전자의료기록의 광범위한 채택으로 많은 데이터 세트가 생성되었으며, 환자와 의사로부터 수집된 데이터 세트의 병합은 의료 전달을 강화하는 방법이 될 수 있다.

전자의료기록은 포괄적인 데이터 수집을 가능하게 하는 고급 계산 기술을 적용하여 구조화되지 않은 데이터의 자동화되고 체계적인 분석을 통해 새로운 지식의 획득을 증대할 수 있다. 하지만, 새로운 임상 질문에 답하기 위해 구조화된 데이터를 수집하는 것은 몇 가지 어려움이 있다.
자연어 처리, 효율적인 검색시스템 등이 대안이 될 수 있으며, 이는 새로운 지식의 보급에 도움이 된다. 전자의료기록을 분석하면 진단/치료 결정을 의미 있게 판단할 수 있으며, 유사한 사례 프로필에 직면한 임상의가 선택한 임상 프레젠테이션, 진단 작업 및 치료 선택에 대해 확인할 수 있다. 데이터 기반 의료 의사 결정 지원 도구는 치료의 표준화를 돕고 비용 절감을 가져올 수 있다.

또한, 보고서는 “전자의료기록이 개인에게 정보를 직접 전달함으로써 환자가 자신의 건강을 돌보는 데 보다 적극적인 역할을 수행하도록 권한을 부여할 수 있다”며, “환자는 자신의 건강 매개변수와 질병에 대한 구체적인 정보를 알 수 있을 뿐만 아니라 필요할 때 다른 의료 전문가에게 의료 기록을 제시할 수도 있다. 이 접근 방식의 이점은 양식을 작성하거나 긴 설문지를 통해 환자를 인터뷰하지 않고도 정보에 쉽게 액세스할 수 있고, 전통적인 건강 관련 데이터를 식단, 교육, 운동과 같은 개인 데이터와 관련된 기타 세부 정보와 연결할 수 있다”고 밝혔다.