노코딩 기반의 의료데이터 추출 기능으로 연구 효율 높인 ‘건국대병원’

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노코딩 기반의 의료데이터 추출 기능으로 연구 효율 높인 ‘건국대병원’

IT동아

2025.03.13 13:46:34

조회 257 추천 0 댓글 0

[IT동아 김동진 기자] 의료데이터 중심병원 지원사업에 참여 중인 건국대학교병원은 주요 질환에 대한 특화데이터를 구축하고 본격적으로 연구에 활용하기 시작했다. 특히 노코딩 기반의 데이터 추출 기능을 갖춘 의료데이터 분석 소프트웨어를 도입, 프로그래밍 지식이 없는 연구자들도 효율적인 연구가 가능하도록 지원에 나섰다. 손훈수 건국대학교병원 의료정보팀 과장을 만나 어떤 분석 소프트웨어를 활용하고 있는지 자세한 이야기를 들어봤다.

손훈수 건국대학교병원 의료정보팀 과장 / 출처=IT동아

임상연구 전략 소프트웨어 ‘올리(allRe)’로 연구자가 직접 데이터 추출하고 분석하는 환경 조성

건국대학교병원은 진료과 약 30개, 병상 약 800개, 11개의 전문센터 등 전문적인 질환 치료 체계를 갖췄다. 이를 뒷받침하는 의료정보팀은 2005년에 도입한 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record) 시스템을 자체 개발한 후 유지 보수하고 있으며, 인프라와 진료, 행정, 정보보호, 데이터서비스 분야로 구분해 의료진이 환자 의료기록을 효율적으로 관리하도록 돕는다. 의료기록 외에도 스마트병원, 인공지능, 빅데이터 등의 관리 시스템을 운영, 환자 치료의 정확성과 함께 의료 연구 효율 향상을 지원한다. 건국대학교병원은 의료데이터 중심병원 지원사업에 참여해 지금까지 축적한 인프라와 데이터를 활용한 연구 활성화에도 박차를 가하고 있다.

손훈수 의료정보팀 과장은 “의료데이터 중심병원 지원사업은 임상 빅데이터 활용 및 공동연구 활성화를 위해 의료기관과 제약사, ICT 기업 등 산·학·연·병원의 협력체계를 구축하는 사업이다. 병원 간 보유하지 못한 의료데이터를 상호 보완하는 방식으로 확보해 연구 효율을 높이는 시너지 효과를 낼 수 있다”며 “데이터 규모와 연구 역량을 고려해 서울성모병원을 주관기관으로 건국대병원과 서울아산병원, 국립암센터, 중앙대병원 등이 컨소시엄을 구성해 사업에 참여 중”이라고 말했다.

손훈수 건국대학교병원 의료정보팀 과장 / 출처=IT동아

그는 이어 “건국대병원 의료정보팀은 의료데이터 중심병원 지원사업을 통해 구축된 공통 데이터 모델(Baseline DB)을 연구자가 직접 추출·분석할 수 있도록 베이스라인 DB 학습용 시스템을 구축했다. 이 시스템은 의료데이터 전문 분석 기업인 메디플렉서스의 임상연구 전략 소프트웨어, ‘올리(allRe)’를 통해서 구현된다. 올리는 베이스라인 DB와 연동되므로, 원내 연구자가 직접 데이터를 추출하고 분석할 수 있는 환경을 제공한다”며 “올리는 특히 노코딩 기반의 데이터 추출 기능으로 프로그래밍 지식이 없는 연구자들도 원내 베이스라인 DB에서 원하는 데이터를 간편하게 추출하고 분석하도록 돕는다. 연구자가 분석을 설계하면, 올리가 자동으로 코드를 생성하는 덕분에 기존의 SAS, SQL, R과 같은 전통적인 통계 프로그래밍 언어에 비해 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 자료 탐색과 데이터 시각화 및 비교군 통계 분석과 같은 고도화된 분석 기능을 쉽게 사용 가능하도록 사용자 친화적인 인터페이스를 지닌 것도 강점이다. 병원 내 올리 소프트웨어의 원활한 활용을 위해 상반기 중 관련 교육을 진행할 예정”이라고 설명했다.

올리 분석 소프트웨어 활용 과정 / 출처=메디플렉서스

올리 분석 소프트웨어 설명 / 출처=메디플렉서스

비정형 데이터 활용 위한 인프라 구축…CDW·EDW 통합 추진

연구중심 병원으로의 도약을 위해 2023년 8월 CDW(Clinical Data Warehouse)를 구축한 건국대병원은 영상이나 이미지와 같은 비정형 의료데이터를 분석할 수 있는 인프라 구축도 추진한다.

손훈수 과장은 “CDW는 건국대병원이 19년간 축척한 약 주사 투약정보, 검사 처방 정보, 진료 검사 결과, 활력 징후, 건강검진 등 환자의 다양한 데이터를 수집해 원내 연구자들이 자료 검색부터 분석까지 한 번에 처리할 수 있도록 돕는 시스템”이라며 “해당 시스템을 기반으로 기존 텍스트뿐만 아니라 영상과 이미지 등 비정형 의료데이터를 요구하는 연구가 최근 급증했다. 질병 예방과 조기 진단, 개인 맞춤화 치료 방법 도출 등을 이끄는 AI 예측 모델을 만들기 위해서다. 따라서 건국대학교병원이 앞으로 비정형 데이터까지 활용 가능하도록 인프라를 구축하고자 한다”고 말했다.

손훈수 건국대학교병원 의료정보팀 과장 / 출처=IT동아

CDW뿐만 아니라 병원의 경영 지표를 담은 EDW(Enterprise Data Warehouse) 운영도 담당하는 건국대병원 의료정보팀은 효율적인 시스템 운영을 위해 CDW와 EDW 통합 작업도 추진한다.

손훈수 과장은 “현재 건국대병원 의료정보팀은 방대한 의료데이터를 담은 CDW뿐만 아니라 병원의 장기간 경영 관련 지표를 담은 EDW도 함께 운영한다. 현재 해당 시스템을 각각 운영 중인데 원활한 데이터 지원과 관리 및 활용을 위해 EDW 시스템을 CDW 인프라 환경으로 통합할 예정”이라며 “이를 통해 임상연구기반의 CDW와 경영 및 지표분석의 EDW 데이터 품질을 높여 연구자와 지표 담당자가 효율적으로 활용할 수 있게 제공하고자 한다”고 말했다.

그는 이어 “앞으로도 의료정보팀은 병원 안으로는 각종 인프라와 진료, 행정, 정보보호, 데이터서비스에 걸쳐서 원활한 진료와 연구, 행정이 이뤄지도록 뒷받침할 것”이라며 “병원 밖으로는 의료데이터 중심병원 지원사업을 성공적으로 수행해 사업 참여 병원과 공동연구 성과를 창출하도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

IT동아 김동진 기자 (kdj@itdonga.com)

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