[Medical Bio] Hospitals to improve medical service quality using big data, commercialization still limited

Shin Hye-kwon Nov 12, 2014

#Cleveland Clinic in the U.S. uses data collected with the hospital network in emergency patient transfer, demand prediction and patient service. Through big data analysis, it maximizes cost reduction and profits as well as increasing patient service quality. The world’s largest genome analysis institute ‘Beijing Genome Institute (BGI)’ also conducts genome analysis using a massive amount of genome interpretation data.

Hospitals in Korea are actively conducting studies and improving the standard of their medical service using big data. Large-scale hospitals have already established big data analysis infrastructures and are applying them to various areas. However, there are still limitations in the technology commercialization as the law is failing to properly reflect the rapidly changing medical environment.

Medical institutes to establish and use this technology include Seoul National University Bundang Hospital (SNUBH), Asan Medical Center (AMC) and National Health Insurance Service (NHIS). These institutes are implementing big data analysis infrastructures to suit the hospital environments, and thus are applying them to medical service.

SNUBH’s clinical data warehousing (CDW) system provides study research and indicator management functions. Study research function enables the medical staff to search information from the vast data stored within the hospital according to their set conditions. “Medical staff can conduct various studies by using search results that meet various conditions,” said Jo Eun-yeoung from SNUBH Information Operation Division. “With authorities given in seven levels, it also satisfies the requirement of patient information protection.”

This system also provides indicator management function for hospital quality management. It automatically collects all data generated within the hospital on a daily basis and processes them in data warehouse (DW). Using the data, hospital quality is assessed for each of the 580 clinical quality indicators. “In a hospital, the usage of antibiotics is important,” said Director Hwang Hui of SNUBH Medical Information Center. “Using indicator management function of CDW, we are keeping antibiotics usage at an appropriate level.” This hospital is examining a plan to link CDW with its management information system in the future.

AMC will establish and operate a big data-based research information search system (ABLE). By making unstructured data, such as medical imaging information, for which encoding is difficult into anonymous state, AMC satisfied the Bioethics and Safety Act and the Personal Information Protection Act. According to the law, sharing of patient information requires consent from the respective patient or to make the data anonymous.

“With ABLE, our medical staff is conducting studies actively,” said Professor Shin Su-yong of Dept. of Biomedical Informatics in AMC. “We will develop an analysis platform as well by assessing the system annually.”

NHIS will provide ‘National Health Warning Service’ by analyzing medical examination and treatment data for five years from 2008 to 2012. In relation to frequently occurring diseases, it will organize experts’ counseling based on monthly average fluctuations of the disease occurrence and frequency analysis results from social network service (SNS), and thus will issue warnings for influenza, eye diseases, food poisoning and allergic dermatitis. NHIS plans to add epidemic diseases to this service. Ajou University Hospital participated in OHDIS project, and thus prepared a plan for data convergence by changing medical information, which is different by hospital, to suit the standard model.

It is forecast that big data analysis and utilization will spread rapidly among hospitals in Korea. Most medium to large-scale hospitals have established next-generation hospital information systems (HIS) including an electronic medical record (EMR) system. A vast amount of data is produced daily. Through a link with HIS data, the hospitals conduct big data analysis and promote to improve the quality of their medical services using the analysis results. Efforts for medical information sharing and unstructured data analysis technology development also played a part.

There are limitations in commercialization, however. The biggest problem is that the regulations, such as the Medical Service Act, the Bioethics and Safety Act and the Personal Information Protection Act, are failing to reflect rapid changes in ICT-based medical environment. A hospital insider said, “The Medical Service Act is strictly restricting patient data utilization.” He added, “A bigger problem is that there are no clear guidelines about the regulation targets or standards.”

Another problem is that it is prescribed to store hospital treatment records only in the disconnected network state. Another hospital insider said, “Legally speaking, sharing of medical information itself is not possible.” He emphasized, “A realistic revision of the law is urgently required.” Supply of benefits for big data analysis and data sharing by hospitals has also been suggested.

Shin Hye-kwon | hkshin@etnews.com

[의료바이오]국내 병원, 빅데이터 의료수준 높인다…사업화에는 한계 많아

#미국 클리블랜드클리닉은 병원 네트워크로 수집되는 데이터를 응급환자 수송?수요예측?환자 안내 등에 활용한다. 빅데이터 분석으로 환자 서비스를 높이고 비용절감과 수익을 극대화한다. 세계 최대 유전자정보(게놈) 분석기관인 베이징게놈연구소(BGI)도 방대한 양의 게놈 해독 정보를 활용해 분석한다.

국내 병원도 빅데이터를 활용한 의료서비스 수준 제고와 연구 등이 활발하다. 대형 병원 중심으로 빅데이터 분석 인프라를 구축, 다양한 분야에 활용한 사례도 나온다. 그러나 급변하는 의료 환경을 반영하지 못한 법률 등으로 여전히 상용화에는 한계가 있다.

대표적인 의료기관이 분당서울대병원, 서울아산병원, 국민건강보험공단 등이다. 이들 기관은 병원 환경에 맞는 빅데이터 분석 인프라를 구축, 의료서비스에 적용한다.

분당서울대병원 임상데이터웨어하우징(CDW)시스템은 연구검색과 지표관리 기능이 있다. 연구검색 기능은 분당서울대병원 의료진이 병원 전체 방대한 자료를 원하는 조건에 맞춰 검색할 수 있다. 조은영 분당서울대병원 정보운영파트장은 “의료진은 여러 조건을 충족한 검색결과를 활용, 다양한 연구를 진행한다”며 “7단계로 권한을 부여, 환자 정보보호도 충족한다”고 말했다.

병원 품질을 관리하는 지표관리 기능도 있다. 하루 단위로 병원 내 모든 데이터를 자동으로 수집, 데이터웨어하우스(DW)에서 가공한다. 데이터를 활용해 580개 임상질지표에 맞게 병원 품질을 평가한다. 황희 분당서울대병원 의료정보센터장은 “병원에서 항생제 사용이 중요하다”며 “CDW의 지표관리 기능으로 항생제 사용을 적절하게 유지한다”고 말했다. 분당서울대병원은 향후 CDW를 경영정보시스템과 연계하는 방안도 검토 중이다.

서울아산병원은 빅데이터 기반 연구정보검색시스템(ABLE)을 구축, 운영한다. 암호화가 어려운 의료영상 정보 등 비정형 데이터를 익명화해 개인정보보호법과 생명윤리 및 안전에 관한 법률 등을 충족했다. 법률에 따라 환자정보를 공유하기 위해 환자 동의를 받거나 익명화해야 한다.

신수용 서울아산병원 의생명정보학과 교수는 “ABLE로 많은 의료진이 활발하게 연구한다”며 “시스템을 매년 평가해 분석 플랫폼도 개발할 계획”이라고 말했다.

국민건강보험공단은 2008년부터 2012년까지 5년간 진료 데이터를 분석해 ‘국민건강 주의 알람 서비스’를 제공한다. 자주 발생되는 질병에 대해 월평균 등락률과 소셜네트워크서비스(SNS)의 빈도수 분석결과를 근거로 전문가 자문을 거쳐 인플루엔자?눈병?식중독?알레르기성 피부염 등을 경고한다. 유행성 질환을 추가할 계획이다. 아주대병원도 OHDIS 프로젝트에 참여, 병원별 상이한 의료정보를 표준모델에 맞게 전환해 데이터를 융합하는 방안을 마련했다.

국내 병원의 빅데이터 분석 활용이 급속도로 확산될 전망이다. 대부분 중대형병원은 전자의무기록(EMR)시스템을 포함, 차세대 병원정보시스템(HIS)을 구축했다. 매일 방대한 양의 데이터가 생산된다. HIS 데이터를 연계, 빅데이터 분석을 실시해 병원 의료 수준 제고를 추진한다. 의료정보 공유 노력과 비정형 데이터 분석기술 개발도 한몫한다.

사업화에는 한계가 있다. 무엇보다 의료법, 생명윤리 및 안전에 관한 법률, 개인정보보호법 등의 규제가 정보통신기술(ICT) 기반 급변하는 의료현장을 반영하지 못한 것이 문제다. 병원 관계자는 “의료법 등에서 환자 데이터 활용을 엄격하게 규제하고 있다”며 “규제 대상이나 기준에 대한 명확한 가이드라인이 없는 것이 더 큰 문제”라고 언급했다.

병원 진료기록을 단절된 네트워크 상황에서만 보관하도록 하는 규정도 문제다. 또 다른 병원 관계자는 “법적으로는 진료정보 공유 자체가 불가능한 상황”이라며 “현실에 맞는 법 개정이 시급하다”고 강조했다. 병원들이 빅데이터 분석 활용이나 데이터 공유에 대한 혜택을 제공하는 것도 방안으로 제시됐다.

신혜권기자 | hkshin@etnews.com

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