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김헌성 ㅣ 회장
가톨릭대학교 의료정보학교실 연구부교수
가톨릭대학교 서울성모병원 내분비내과 연구부교수
가톨릭 빅데이터통합센터 임상연구지원부장

現, 대한방문케어다학제학회 부회장
現, 대한의료정보학회 임상정보이사
現, 한국보건정보통계학회 총무이사
現, 정보의학인증의 (CPBMI) 교육수련과정 운영위원

現, 대한내분비학회 부총무
現, 대한임상노인의학회 부총무
現, 대한당뇨병학회 홍보위원
現, 대한심뇌혈관질환예방학회 편집위원
Education

데이터 (DATA) → 정보 (Information) → 지식 (Knowledge)

 

데이터(data)”에서 “정보(Information)”를 추출하는 과정은 그리 어려운 작업은 아닙니다.
정보(Information)를 의학적으로 접목시키기 위해서는 의학적인 개념이 뒷받침되어야 합니다.
정보(Information)에서 실제 임상적으로 활용이 가능한 “지식(Knowledge)”으로 발전하는 것입니다.

 

지금의 의료인의 입장에서 바라본 실제 임상현장에서는, 대부분의 데이터(data)에서 단순한 정보(Information)를 얻어낸 것에 멈추어 있을 뿐 지식(Knowledge)의 단계로 넘어가지 못한 상태입니다. 의학적인 개념이 전혀 반영되어 있지 않은 까닭입니다. 단순한 정보(Information)를 도출해 낸 후에 의학적으로 설명을 강요하는 기이한 현상이 존재합니다. 이런 이유로 많은 잘못된 정보(Information)가 넘쳐흐르고 있으며, 연구마다 다른 결과를 보이는 바람직하지 못한 현상을 경험하고 있습니다.
이제 데이터(data)에서 부터 정보(Information), 지식(Knowledge)의 모든 과정에 의료진들의 적극적인 개입이 필요한 까닭입니다.

 

의료데이터를 제일 잘 아는 사람은 당연히 의료진입니다.
본 연구회에서는 데이터(data)에서 정보(Information)를 얻어내는 과정, 정보(Information)에서 지식(Knowledge)을 풀어내는 모든 일련의 과정에 의료진들이 개입되어야 한다고 생각합니다, 그리고 그에 대한 역량을 만들어 드리고자 합니다.

차원철 ㅣ 부회장
삼성서울병원 응급의학과 조교수
삼성서울병원 정보전략실차장
삼성융합의과학원 디지털헬스학과 조교수
現) Brigham and Women's hospital, Harvard Medical School
Digital Healthcare

새로운 기술들이 매일 봇물처럼 쏟아집니다. 하드웨어, 스프웨어 신제품들이 센서의 소형화, 다양화, IoT기술 발달, 정보처리 기술의 혁신을 기반으 로 의료시장으로 밀려들고 있습니다. 전세계 시가총액 1위부터 4위까지.회사가 모두 헬스케어를 차세대 중점사업으로 삼고 있습니다. 각종 미디어 의 보도를 보면 디지털헬스 시대가 이미 열린 것 같습니다.

 

그러나 의료 현장에서 목격되는 현실은 냉엄하게 다릅니다. 국내에서는 인구 노령화, 인구 절벽이라는 기반 문제 위에, 보장성 강화가 의료비 상승을 무섭게 부추깁니다. 세계 많은 나라들이 공통적으로 의료 분절화 및 수익성 저하, 경색된 의료노동력 유동성, 부양가족의 해체, 의료 접근성 격차 심화등 보건의료 문제의 악화를 경험하고 있습니다. 이상과 현실의 간격이 큽니다.

 

디지털헬스는 이런 문제들을 어떻게 해결할 수 있을까요? 어떻게 해야 현실 문제들을 넘어설 수 있는 혁신을 일으킬 수 있을까요? 왜 지금까지 디지털헬스는 모두 실패작이라는 평가가 나오고 있을까요?

 

저희는 의료 현장의 문제 인식에 기반하여 디지털헬스에 접근하고자 합니다. 기술 기반의 새로운 제품과 아이디어를 임상적으로 평가하고 분석할 뿐만 아니라, 새로운 수요를 제안하고 개발 과정을 가이드하는 역할을 모색하고자 합니다. 디지털헬스를 통해 의료의 미래를 같이 만들어갈 여러분을 기다립니다.

윤덕용 ㅣ 부회장
아주대학교 의료정보학과 조교수
아주대학교 데이터사이언스학과 조교수
現, 대한의료정보학회 임상정보이사
現, 한국보건정보통계학회 학술이사
DATA science

병원의 전자의무기록데이터나 보험청구 자료 등 임상 데이터를 이용한 연구들에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있습니다. 임상 데이터에 대한 기대로 이를 활용하는 방법을 알고자 하는 분들도 많이 있고, 후향적 데이터에서 오는 여러 한계로 인한 문제들에 대해 걱정을 하시는 분들도 많이 있습니다.

 

가장 좋은 방법은 서로의 경험을 투명하게 공유하고 최적의 방안을 찾아가는 것이라고 생각합니다. 새로 입문하시고자 하는 분들에게는 좋은 선행 사례가 될 것이며, 보다 정확하고 신뢰할 만한 결과를 얻고 싶은 분들에게는 자신들의 연구방법을 정교화 할 수 있는 기회가 될 것으로 기대합니다. 임상 데이터의 활용이 활발해지는 현재 시점에, 학회나 논문에서는 언급하지 못했던 소소하거나 숨기고 싶었던 문제까지 터놓고 이야기할 수 있는 장이 필요하다고 생각합니다.

 

임상 데이터 활용에 있어, 어디보다 중심을 잡고 신뢰할 수 있는 논의를 해 보고자 합니다. 뜻 있는 분들의 많은 성원과 참여 부탁 드립니다. 감사합니다.