보건 의료 데이터 표준편집자 확인

용어 및 분류 체계는 보건 의료 데이터의 의미를 명확히 정의하고 체계적으로 분류하는 기초 표준이다. 이는 다양한 의료 기관과 시스템 간에 데이터를 일관되게 이해하고 교환할 수 있도록 하는 핵심 요소이다. 주요 표준으로는 질병 및 건강 문제의 국제적 통계 분류인 ICD(국제질병분류), 의료 행위 및 처치를 분류하는 CPT 및 ICD-10-PCS, 의약품을 식별하는 RxNorm 및 ATC 코드, 임상 개념을 포괄적으로 표현하는 SNOMED CT 등이 있다.

이러한 체계는 각각 다른 목적을 가진다. 예를 들어, ICD는 주로 진단 코딩과 역학 조사, 보상 청구에 사용되는 반면, SNOMED CT는 임상 기록의 세부적인 의미를 포착하는 데 중점을 둔다. 표준화된 용어의 사용은 "심장마비", "심근경색", "MI"와 같이 동일한 개념을 지칭하는 다양한 용어로 인한 혼란을 줄여준다. 이는 데이터의 정확한 집계, 분석, 그리고 상호운용성을 가능하게 하는 토대를 마련한다.

이러한 체계들은 서로 보완적으로 사용되기도 한다. 하나의 임상 기록에서 진단은 ICD 코드로, 사용된 약물은 RxNorm으로, 수행된 검사는 LOINC 코드로 표기될 수 있다. 국제적으로는 HL7과 같은 정보 교환 표준과 연계되어 포괄적인 데이터 표준 생태계를 구성한다. 효과적인 의료정보교환과 데이터 분석을 위해서는 이러한 기초적인 용어 및 분류 체계의 적용이 필수적이다.

정보 교환 표준은 서로 다른 의료 정보 시스템 간에 임상 데이터, 행정 데이터, 재무 데이터 등을 구조화된 형태로 주고받기 위한 규약을 말한다. 이 표준들은 데이터의 의미와 형식을 정의하여 시스템 간 상호운용성을 보장하는 데 핵심적인 역할을 한다.

주요 정보 교환 표준으로는 HL7과 DICOM이 대표적이다. HL7은 병원 내 다양한 애플리케이션 간의 데이터 교환을 위한 국제 표준으로, 특히 HL7 FHIR은 최신 웹 기술을 기반으로 한 차세대 표준으로 주목받고 있다. DICOM은 방사선 영상, 초음파 영상 등 의료 영상과 관련된 정보의 저장, 인쇄, 전송을 위한 표준이다. 또한, IHE는 HL7, DICOM 같은 기존 표준들을 프로파일 형태로 통합하여 특정 임상 업무 흐름에서의 원활한 정보 교환을 보장하는 실무적 프레임워크를 제공한다.

이러한 표준들은 다양한 메시지 형식과 프로토콜을 사용한다. 예를 들어, HL7 v2는 파이프(|)와 캐럿(^) 같은 구분자를 사용하는 텍스트 기반 메시지를, HL7 v3와 FHIR은 XML 또는 JSON 형식을 주로 사용한다. 데이터 교환의 효율성과 정확성을 위해 다음과 같은 공통 요소들이 표준에 정의된다.

정보 교환 표준의 적용은 단순한 데이터 전송을 넘어, 원격의료, 지역의료정보연계망, 국가 단위의 건강정보교류 구축을 가능하게 하는 기반 기술이다. 따라서 효과적인 표준 구현은 의료 서비스의 질 향상과 비용 절감에 직접적으로 기여한다.

개인 건강 정보는 매우 민감한 데이터로 간주되므로, 이를 수집, 저장, 전송, 활용하는 과정에서 엄격한 보안과 개인정보 보호가 필수적이다. 이에 따라 의료 데이터 표준화 영역에는 정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하고 환자의 프라이버시 권리를 보호하기 위한 다양한 표준이 마련되어 있다.

이러한 표준은 크게 기술적 보안 조치와 정책적·법적 프레임워크로 구분된다. 기술적 표준에는 데이터 암호화, 접근 제어, 네트워크 보안 프로토콜, 감사 추적 등이 포함된다. 대표적으로 HL7의 HL7 CDA (임상 문서 구조)는 문서 수준의 디지털 서명과 암호화를 지원하며, IHE (통합 의료 기업)는 보안성 및 사용자 인증과 관련된 여러 프로파일(예: ATNA[2], XUA[3])을 정의하여 시스템 간 안전한 교환을 가능하게 한다. 또한 DICOM 표준은 의료 영상 파일 자체와 전송 과정의 보안을 위한 메커니즘을 포함하고 있다.

정책적 측면에서는 데이터 처리의 법적 근거와 환자 통제권을 명시하는 표준이 중요하다. HL7 FHIR (차세대 빠른 의료 상호운용성 자원)은 환자의 동의를 표현하고 관리하는 리소스(Consent Resource)를 제공하여, 어떤 목적으로 어떤 데이터를 공유할 수 있는지를 구조화된 방식으로 정의할 수 있게 한다. 이는 GDPR(유럽 일반 개인정보 보호법)이나 각국의 의료정보법에서 요구하는 '정보주체 동의' 관리와 직접적으로 연계된다. 이러한 보안 및 프라이버시 표준은 단순히 기술적 요구사항을 넘어, 환자 신뢰를 바탕으로 한 의료 데이터의 원활한 공유와 활용을 가능하게 하는 핵심 기반이다.

HL7(Health Level Seven)은 의료 정보 시스템 간의 데이터 교환을 위한 국제 표준 개발 기구이자 그 표준군을 가리킨다. 특히 HL7 버전 2는 메시지 기반의 표준으로, 입원 및 퇴원, 검사 결과, 처방 등 다양한 임상 및 행정 데이터를 교환하는 데 널리 사용된다. 이후 개발된 HL7 버전 3은 객체지향 모델링을 기반으로 한 보다 엄격한 표준이지만, 복잡성으로 인해 확산에 한계를 보였다. 이를 극복하기 위해 등장한 HL7 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)은 현대적인 웹 기술(HTTP, RESTful API, JSON, XML)을 활용하여 개발과 구현을 단순화했으며, 모듈화된 '자원(Resource)' 개념을 도입해 현재 글로벌 상호운용성 표준의 핵심으로 자리 잡았다.

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 의료 영상의 생성, 저장, 전송, 출력, 조회를 위한 국제 표준이다. 이 표준은 방사선학, 초음파, MRI, CT 스캔 등 다양한 의료 영상 장비와 PACS(Picture Archiving and Communication System) 및 병원 정보 시스템이 서로 통신할 수 있도록 보장한다. DICOM은 단순한 파일 형식 이상으로, 네트워크 프로토콜, 서비스 클래스, 구조화된 보고서를 포함한 포괄적인 규격 집합이다. 이를 통해 다른 제조사의 장비에서 생성된 영상도 통일된 방식으로 관리, 공유, 해석할 수 있다.

IHE(Integrating the Healthcare Enterprise)는 단일 표준이 아닌, HL7, DICOM, 기타 표준들을 프로파일 형태로 조합하여 특정 임상 또는 행정 업무 흐름을 구현하는 방법을 정의하는 조직이다. IHE는 '통합 프로파일'을 개발하여 표준들이 실제 환경에서 어떻게 함께 작동해야 하는지에 대한 구현 가이드라인을 제공한다. 예를 들어, '환자 정보 일치(PIX)' 프로파일은 서로 다른 시스템 간에 동일 환자를 식별하는 방법을, '영상 정보 접근 제공(XDS)' 프로파일은 의료 영상 및 문서의 교환을 위한 분산형 레지스트리/저장소 아키텍처를 정의한다. IHE의 연례 '커넥터톤' 행사는 벤더들이 자신들의 제품이 이러한 프로파일에 부합하는지 테스트하는 장이다.

이 세 기구/표준은 다음과 같이 상호 보완적인 역할을 한다.

ISO/TC 215는 국제표준화기구(ISO) 산하의 기술위원회(Technical Committee)로, 보건 정보학(Health Informatics) 분야의 국제 표준을 개발하고 유지 관리하는 핵심 기구이다. 이 위원회는 보건 의료 정보의 상호운용성, 보안, 품질을 보장하기 위한 포괄적인 표준 체계를 구축하는 것을 목표로 활동한다.

ISO/TC 215는 다양한 하위 작업 그룹(WG)을 통해 표준을 개발한다. 주요 작업 그룹과 그 영역은 다음과 같다.

이 위원회에서 개발한 대표적인 표준으로는 환자 건강 정보의 구조와 의미를 정의하는 ISO 13606(건강정보 기록 통신), 의료 정보 교환을 위한 메시지 표준인 ISO/HL7 27931(데이터 교환 표준), 그리고 보건 정보 보안 및 개인정보 보호 관리 체계에 대한 ISO 27799 등이 있다. 또한, DICOM과 같은 다른 주요 표준과의 협력 및 조정도 중요한 활동 중 하나이다.

ISO/TC 215의 표준은 특정 국가나 시스템에 종속되지 않는 중립적 프레임워크를 제공하여, 글로벌 보건 의료 시스템 간의 원활한 정보 교환과 통합을 가능하게 한다. 이는 국제적인 공중보건 대응, 원격의료, 그리고 다국적 임상 연구 등에 필수적인 기반이 된다.

상호운용성은 서로 다른 정보 시스템이 데이터를 교환하고, 교환된 정보를 공동으로 이용할 수 있는 능력을 의미한다. 보건 의료 분야에서는 병원 정보 시스템, 원무 시스템, 처방전달시스템, 영상의학정보시스템 등 다양한 시스템이 혼재해 있으며, 이들 시스템 간에 환자 정보가 원활하게 흐르지 않으면 진료의 연속성과 효율성이 크게 저해된다. 따라서 상호운용성 강화는 단순한 기술적 호환성을 넘어, 환자 중심의 통합적 의료 서비스를 구현하기 위한 핵심 과제이다.

상호운용성을 높이기 위한 주요 접근법은 표준의 일관된 적용과 IHE 프로파일의 활용이다. HL7 FHIR이나 DICOM 같은 표준이 존재하더라도 구현 방식에 차이가 있으면 실질적인 데이터 교환이 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 IHE는 특정 임상 또는 업무 목적을 위해 여러 표준을 조합하여 어떻게 구현해야 하는지를 정의한 '통합 프로파일'을 제공한다. 예를 들어, 환자 등록 정보 공유나 영상 및 보고서 조회 같은 시나리오에 대해 구체적인 구현 가이드라인을 제시함으로써 시스템 간 연결을 보다 쉽고 견고하게 만든다.

최근에는 HL7 FHIR이 강력한 도구로 부상하고 있다. FHIR은 현대적인 웹 기술(RESTful API, JSON)을 기반으로 하여 개발과 구현이 비교적 용이하고, 모듈화된 '자원(Resource)' 개념을 통해 유연하게 데이터를 표현할 수 있다. 이는 기존의 복잡한 메시지 표준에 비해 상호운용성 달성 비용을 낮추고, 모바일 헬스 앱이나 원격의료 플랫폼 등 새로운 의료 생태계와의 연동을 촉진한다. 궁극적으로 상호운용성 강화는 데이터의 유동성을 높여 의료의 질을 개선하고, 연구 및 공중보건 활동에 필요한 대규모 데이터 집합 구축을 가능하게 한다.

인공지능 기술의 발전은 보건 의료 데이터 표준에 새로운 요구와 기회를 동시에 창출한다. 인공지능 모델, 특히 머신러닝과 딥러닝 모델은 방대하고 표준화된 고품질 데이터에 의존하여 학습하고 정확한 예측을 수행한다. 따라서 의료 영상, 전자의무기록, 유전체 데이터 등 다양한 의료 데이터가 일관된 구조와 의미를 갖도록 표준화하는 것은 AI 모델의 개발과 검증의 효율성 및 신뢰성을 결정하는 핵심 요소가 되었다. 비표준화된 데이터는 데이터 전처리 과정을 복잡하게 만들고, 모델의 일반화 성능을 저하시키며, 다른 기관에서 개발된 AI 솔루션의 적용을 어렵게 만든다.

의료 AI의 효과적인 연계를 위해 표준은 데이터의 형식뿐만 아니라 메타데이터와 데이터 주석 영역까지 확장되고 있다. 예를 들어, 의료 영상에 대한 AI 학습을 위해 DICOM 표준은 이미지 자체뿐 아니라 촬영 조건, 환자 정보 등 풍부한 메타데이터를 포함한다. 여기에 병변의 위치, 크기, 진단 결과 등 전문가에 의한 라벨링 정보를 체계적으로 첨부하기 위한 표준화 노력이 진행 중이다[6]. 이는 동일한 데이터셋을 다양한 AI 알고리즘 개발에 재사용 가능하게 하여 연구 효율을 높인다.

앞으로의 과제는 AI 모델 자체의 설명 가능성과 공정성을 보장하는 표준을 마련하는 것이다. 알고리즘 편향을 방지하고 모델의 의사 결정 근거를 투명하게 추적하기 위해서는 학습에 사용된 데이터의 출처, 특성, 전처리 과정에 대한 표준화된 기록이 필수적이다. 또한, 실시간 클리니컬 의사결정지원시스템에 AI를 통합할 때는 HL7 FHIR 등의 표준을 통해 전자의무기록 시스템과 원활하게 데이터를 주고받을 수 있는 인터페이스가 요구된다. 결국, 보건 의료 데이터 표준은 인공지능이 안전하고 효과적으로 임상 현장에 정착하는 데 필요한 기반 인프라를 구축하는 역할을 한다.