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의료정보학

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목차

1. 개요

의료정보학은 의학과 건강 관리에 정보 처리 및 통신 기술을 적용하는 학문 분야이다. 임상정보학, 공중보건정보학, 임상생물정보학, 의료 교육 및 연구 정보학 등 다양한 하위 분야를 포함하며, 임상 의사 결정 지원 시스템, 전자의무기록(EMR), 원격의료, 의료 인공지능(AI) 등 다양한 기술 및 도구를 활용한다. 의료정보학은 환자 진료의 질 향상, 공중 보건 증진, 의료 연구 효율성 향상에 기여하며, 관련 법과 제도를 통해 개인 정보 보호 및 윤리적 문제를 다룬다. 전 세계적으로 의료정보학은 국제 의료정보학 연합(IMIA)을 중심으로 연구 및 기술 개발이 이루어지고 있으며, 미국, 유럽, 아시아 등지에서 활발하게 발전하고 있다.

2. 의료정보학의 분야

의료정보학의 응용 사례로는 생체 영상 정보학이 있다.
얀 판 베멜은 의료정보학을 의학과 건강 관리 과정에서 파생된 지식과 경험을 바탕으로 한 정보 처리 및 통신의 이론적, 실제적 측면으로 설명했다.[2]
이미지 처리가 방사선 촬영에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 예시.
2D 푸리에 변환을 사용하여 X선 스캔에서 원치 않는 정보를 제거하는 방법의 예시


임상정보학부에서는 임상정보학자를 위한 6가지 핵심 역량의 상위 영역을 다음과 같이 정의했다.[7]

  • 실제에서의 건강 및 웰빙
  • 정보 기술 및 시스템
  • 데이터 및 분석 방법 활용
  • 인간 및 조직 변화 촉진
  • 의사 결정
  • 정보학 팀 및 프로젝트 리드


의료정보학은 다음과 같은 하위 분야를 포함한다.

  • 임상 문서 개선
  • 진료 연속성 기록 (CCR)
  • 진단 관련 그룹 (DRG)
  • 전자 건강 (eHealth)
  • 건강 정보 교환 (HIE)
  • 보건 정보 관리 (HIM)
  • 보건 인력 정보 시스템 (HRHIS)
  • 국제 질병 분류 (ICD)
  • 국가 최소 데이터 세트
  • 신경정보학
  • 질병 분류학
  • 간호 기록
  • 개인 건강 기록 (PHR)
  • 임상정보학
  • 공중보건정보학
  • 임상생물정보학
  • 의료 교육 및 연구 정보학

2. 1. 임상정보학 (Clinical Informatics)

임상정보학(Clinical Informatics)은 임상 현장에서 의료 정보의 활용을 연구하는 분야이다.[117][118] 의료정보학의 한 분야로, 근거 기반 의료, 진료 지침 개발, 임상 의사 결정 지원 시스템 개발 등 환자 진료의 질 향상을 목표로 한다.[117][118]

임상정보학자들은 환자 치료에 대한 지식과 정보학 개념, 방법 및 의료 정보학 도구에 대한 이해를 결합하여 의료 전문가, 환자 및 그 가족의 정보 및 지식 요구 사항을 평가하고, 임상 프로세스를 특성화, 평가 및 개선한다.[14] 또한 임상 의사 결정 지원 시스템을 개발, 구현 및 개선하고, 임상 정보 시스템의 조달, 사용자 정의, 개발, 구현, 관리, 평가 및 지속적인 개선을 주도하거나 참여한다.[14]

임상의는 안전하고 효율적이며 효과적이고 시기 적절하며 환자 중심적이고 공평한 환자 치료를 촉진하는 의료 정보학 도구를 개발하기 위해 다른 의료 및 정보 기술 전문가와 협력한다.[14] 많은 임상 정보학자들은 또한 컴퓨터 과학자이기도 하다.

임상 연구 정보학(CRI)은 정보학적 방법을 사용하여 임상 연구의 효율성을 향상시키려는 건강 정보학의 하위 분야이다.[14] CRI가 해결하려는 문제 중 일부는 다음과 같다. 연구에 사용할 수 있는 의료 데이터의 데이터 웨어하우스 생성, 임상 시험에서 전자 데이터 캡처 시스템을 사용하여 데이터 수집 지원, 윤리적 승인 및 갱신 간소화(미국의 경우, 책임 기관은 지역 기관 검토 위원회임), 과거 임상 시험 데이터(익명화) 저장소 유지 관리.[14]

생물 의학 및 번역 연구의 기본 요소 중 하나는 통합 데이터 저장소를 사용하는 것이다. 2010년에 수행된 설문 조사에서는 "통합 데이터 저장소"(IDR)를 다양한 임상 데이터 소스를 통합하여 다양한 연구 관련 기능을 위한 쿼리를 지원하는 데이터 웨어하우스로 정의했다.[19] 통합 데이터 저장소는 신원 관리, 기밀성 보호, 서로 다른 소스의 데이터의 의미적 및 구문적 비교 가능성, 그리고 무엇보다 편리하고 유연한 쿼리 등 다양한 문제를 해결하기 위해 개발된 복잡한 시스템이다.[20]

임상 정보학 분야의 발전으로 전자 건강 기록 데이터를 다른 데이터(게놈 데이터 등)와 통합한 대규모 데이터 세트가 생성되었다. 데이터 저장소 유형에는 운영 데이터 저장소(ODS), 임상 데이터 웨어하우스(CDW), 임상 데이터 마트 및 임상 등록 시스템이 포함된다.[21]

2. 2. 공중보건정보학 (Public Health Informatics)

공중보건정보학은 공중 보건 및 지역사회 건강 증진을 위한 정보 시스템 구축 및 활용을 연구하는 분야이다. 감염병 감시 및 예측 시스템, 건강 격차 해소, 보건 정책 수립 지원 등이 주요 연구 분야로 다루어진다.

2. 3. 임상생물정보학 (Clinical Bioinformatics)

임상생물정보학(Clinical Bioinformatics)은 2000년 인간 게놈 서열이 발표된 이후 등장한 분야이다.[24] 방대한 양의 건강 관련 데이터(생의학 및 유전체학)를 수집, 분석하여 개별 맞춤형 임상 치료에 활용한다.[24]

오늘날 임상생물정보학은 다음 4가지 주요 주제로 분류된다.

  • 임상 빅데이터: 전자 건강 기록을 활용하여 실제 기반 의학과 근거 기반 접근 방식을 병합, 환자에게 더 나은 치료 결과를 제공하고, 특정 상태에 대한 효과적인 치료법을 제시하는 개인 맞춤형 의학의 기반을 마련한다.
  • 임상 치료의 유전체학: 유전체 데이터는 희귀 질환이나 증후군에 관여하는 유전자를 식별하는 데 사용되며, 특히 종양학 분야에서 암의 유전체 시퀀싱을 통해 약물 민감도와 내성을 파악하는 데 활용된다.[24]
  • 약물 발견 및 재사용을 위한 오믹스: 이미 승인된 약물을 다른 질병 치료에 활용하는 약물 재사용은 질병의 분자 지문을 관찰하고 세포에서 관찰된 지문과 비교하여 약물의 치료 가능성을 확인하는 방식으로 이루어진다.[24]
  • 개인 맞춤형 유전체 검사: 미국에서는 여러 회사들이 소비자 직접 판매(DTC) 유전자 검사를 제공하고 있으며, 대표적인 회사로 23andMe가 있다. 이러한 유전자 검사의 활용은 윤리적, 법적, 사회적 문제를 야기하며, 의료 제공자가 환자의 유전체 정보를 편견 없이 치료에 통합할 준비가 되었는지 여부가 중요한 문제로 제기된다.[24]

2. 4. 의료 교육 및 연구 정보학 (Informatics for Education & Research in Health & Medicine)

의료 교육 및 연구 정보학은 의료 교육 및 연구 활동을 지원하기 위한 정보 시스템 구축 및 활용을 연구한다. 의학 문헌 데이터베이스(MEDLINE, PubMed 등), 임상 연구 데이터 관리 시스템 등이 주요 연구 분야이다.[14][15][16][17]

임상 연구 정보학(CRI)은 임상 연구의 효율성을 향상시키기 위한 건강 정보학의 하위 분야이다. 연구에 사용할 수 있는 의료 데이터의 데이터 웨어하우스 생성, 임상 시험에서 전자 데이터 캡처 시스템을 사용하여 데이터 수집 지원, 윤리적 승인 및 갱신 간소화, 과거 임상 시험 데이터(익명화) 저장소 유지 관리등이 주요 문제이다.[14]

생물 의학 및 번역 연구의 기본 요소 중 하나는 통합 데이터 저장소(IDR)를 사용하는 것이다. IDR은 다양한 임상 데이터 소스를 통합하여 다양한 연구 관련 기능을 위한 쿼리를 지원하는 데이터 웨어하우스이다.[19] 전자 건강 기록 데이터를 다른 데이터(게놈 데이터 등)와 통합한 대규모 데이터 세트가 생성됨에 따라, 데이터 저장소 유형에는 운영 데이터 저장소(ODS), 임상 데이터 웨어하우스(CDW), 임상 데이터 마트 및 임상 등록 시스템이 포함된다.[21]

하지만 출판을 위한 각 연구 분석에 대해 기관 검토 위원회(IRB)의 윤리적 승인을 받아야 하며,[22] 데이터 품질문제도 중요한 문제이다.[23]

3. 의료정보학의 주요 기술 및 도구


  • 헬스 메트릭스 네트워크
  • HL7
  • 패스트 헬스케어 상호운용성 리소스
  • LOINC
  • 오마하 시스템
  • openEHR
  • SNOMED

전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record)은 환자의 건강과 관련된 모든 정보를 디지털 형태로 기록, 저장, 관리하는 시스템을 의미한다. 병원 내에서 환자 정보를 효율적으로 공유하고 관리하여 진료의 효율성을 높이는 데 기여한다. 또한, 환자의 안전을 증진하고 의료 서비스의 질을 향상시키는 데에도 중요한 역할을 한다.

3. 1. 전자의무기록 (EMR)

전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record)은 환자의 건강과 관련된 모든 정보를 디지털 형태로 기록, 저장, 관리하는 시스템을 의미한다. 병원 내에서 환자 정보를 효율적으로 공유하고 관리하여 진료의 효율성을 높이는 데 기여한다. 또한, 환자의 안전을 증진하고 의료 서비스의 질을 향상시키는 데에도 중요한 역할을 한다.

3. 2. 병원 정보 시스템 (HIS)

3. 3. 임상 의사 결정 지원 시스템 (CDSS)

임상 의사 결정 지원 시스템(CDSS)은 의료진의 진단 및 치료 결정을 돕는 시스템이다.[9][10] 임상 지식, 환자 데이터, 의료 분야의 인공 지능 알고리즘 등을 활용하여 의사 결정을 지원한다.

임상 정보학자들은 임상 의사 결정 지원 시스템을 개발, 구현, 개선하며,[11] 안전하고 효율적이며 효과적인 환자 치료를 촉진하는 의료 정보학 도구 개발을 위해 다른 의료 및 정보 기술 전문가와 협력한다.

의료 분야의 인공 지능은 복잡한 의료 및 건강 데이터 분석, 해석 및 이해에서 인간의 인지 능력을 모방하기 위해 기계 학습 알고리즘과 인공 지능을 활용한다. AI 프로그램은 진단 과정, 치료 프로토콜 개발, 신약 개발, 맞춤형 의학, 환자 모니터링 및 관리에 적용된다.[9]

더 많은 데이터가 수집됨에 따라 기계 학습 알고리즘은 적응하여 보다 강력한 응답과 솔루션을 제공한다. IBM의 왓슨 종양학, 마이크로소프트의 하노버 프로젝트, 구글의 딥마인드 플랫폼, 텐센트의 AI Medical Innovation System (AIMIS) 등 다양한 기업과 프로젝트에서 의료 분야 AI 활용을 연구 및 개발하고 있다.[11]

일론 머스크가 Neuralink 브레인 칩을 이식하는 수술 로봇을 선보이고 있다


뉴럴링크는 뇌의 수천 개의 신경 경로와 복잡하게 인터페이스하는 차세대 신경 보철물을 개발했다.[9]

바빌론 헬스의 GP at Hand, Ada Health, 알리바바 헬스 닥터 유와 같은 디지털 컨설턴트 앱은 개인의 병력 및 일반적인 의학 지식을 바탕으로 AI를 사용하여 의료 상담을 제공한다. 아이플라이텍은 등록된 고객을 식별하고 의료 분야에서 개인화된 권장 사항을 제공하기 위해 인공 지능 기술을 통합한 서비스 로봇 "샤오 만"을 출시했다.

BMW, GE, 테슬라(Tesla, Inc.), 도요타, 볼보와 같은 회사는 운전자의 활력 통계를 학습하여 운전자의 상태를 확인하는 방법을 찾기 위한 새로운 연구 캠페인을 진행하고 있다.[10]

3. 4. 원격의료 (Telemedicine)

원격 의료는 전자 정보 및 통신 기술을 통해 건강 관련 서비스와 정보를 제공하는 것이다.[8] 이를 통해 장거리 환자와 임상의 간의 연락, 치료, 조언, 알림, 교육, 중재, 모니터링 및 원격 입원이 가능하며, 때때로 원격 진료와 동의어로 사용되거나, 진단 및 모니터링과 같은 원격 임상 서비스를 설명하는 데 더 제한적인 의미로 사용된다.[8]

자가 모니터링 또는 검사라고도 하는 원격 모니터링은 의료 전문가가 다양한 기술 장치를 사용하여 환자를 원격으로 모니터링할 수 있게 해주며, 주로 심장 질환, 당뇨병 또는 천식과 같은 만성 질환 또는 특정 상태를 관리하는 데 사용된다.[8] 이러한 서비스는 기존의 대면 환자 만남과 비교할 수 있는 건강 결과를 제공하고, 환자에게 더 큰 만족을 제공하며, 비용 효율적일 수 있다.[8]

원격 재활(또는 e-재활)은 통신 네트워크와 인터넷을 통해 재활 서비스를 제공하는 것이다.[8] 대부분의 서비스 유형은 임상 평가(환자의 환경에서의 기능적 능력)와 임상 치료의 두 가지 범주로 나뉜다. 원격 재활을 탐구한 재활 실습 분야는 신경 심리학, 언어 병리학, 청각학, 작업 치료 및 물리 치료이다. 원격 재활은 환자가 장애가 있거나 이동 시간이 소요되어 진료소로 이동할 수 없는 사람들에게 치료를 제공할 수 있다. 또한 원격 재활을 통해 재활 전문가가 원거리에서 임상 상담에 참여할 수 있다.[8]

3. 5. 의료 인공지능 (Artificial Intelligence in Healthcare)

의료 인공지능(AI)은 기계 학습 알고리즘 등을 활용하여 인간의 인지 능력을 모방, 복잡한 의료 및 건강 데이터를 분석하고 해석한다.[9] AI는 입력 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 컴퓨터 알고리즘을 활용하며, 진단 과정, 치료 프로토콜 개발, 신약 개발, 맞춤형 의학, 환자 모니터링 및 관리에 적용된다.[9]

의료 분야에서 AI를 구현하는 산업의 많은 부분은 임상 의사 결정 지원 시스템에 집중되어 있다.[9] 데이터가 더 많이 수집됨에 따라 기계 학습 알고리즘은 적응하여 더 강력한 응답과 솔루션을 제공한다.[9]

여러 회사들이 빅 데이터를 의료 산업에 통합하는 방안을 모색하고 있다.[10] 이들은 "데이터 평가, 저장, 관리 및 분석 기술" 영역에서 시장 기회를 조사하고 있으며, 이는 모두 의료 산업의 중요한 부분이다.[10]

  • IBM의 왓슨 종양학은 메모리얼 슬론 케터링 암센터와 클리블랜드 클리닉에서 개발 중이다. IBM은 CVS 헬스와 만성 질환 치료에 AI를 적용하고, 존슨앤존슨과는 과학 논문을 분석하여 신약 개발을 위한 새로운 연결을 찾는 데 협력하고 있다.
  • 마이크로소프트의 하노버 프로젝트는 오리건 보건과학 대학교 나이트 암 연구소와 협력하여 환자에게 가장 효과적인 암 약물 치료 옵션을 예측하기 위해 의학 연구를 분석한다.[11]
  • 구글의 딥마인드 플랫폼은 영국 국민보건 서비스(National Health Service, NHS)에서 모바일 앱을 통해 수집된 데이터를 통해 특정 건강 위험을 감지하는 데 사용되고 있다. 또한 NHS 환자의 의료 영상을 분석하여 암 조직을 감지하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발하는 프로젝트도 진행 중이다.
  • 텐센트는 AI 기반 진단 의료 영상 서비스인 AIMIS, 위챗 인텔리전트 헬스케어, 텐센트 닥터워크 등 여러 의료 시스템 및 서비스에 참여하고 있다.
  • 인텔 캐피탈은 최근 위험 환자를 식별하고 치료 옵션을 개발하기 위해 AI를 사용하는 스타트업인 루미아타에 투자했다.
  • 케이론 메디컬은 유방 촬영술에서 유방암을 감지하기 위한 딥 러닝 소프트웨어를 개발했다.
  • 프랙탈 애널리틱스는 딥 러닝과 AI를 사용하여 방사선학을 개선하고 진단 X-레이 분석 속도를 높이는 데 주력하는 Qure.ai를 인큐베이션했다.

  • 뉴럴링크는 뇌의 수천 개의 신경 경로와 복잡하게 인터페이스하는 차세대 신경 보철물을 개발했다.[9]


바빌론 헬스의 GP at Hand, Ada Health, 알리바바 헬스 닥터 유, KareXpert 및 Your.MD와 같은 디지털 컨설턴트 앱은 개인의 병력 및 일반적인 의학 지식을 바탕으로 AI를 사용하여 의료 상담을 제공한다.

아이플라이텍은 등록된 고객을 식별하고 의료 분야에서 개인화된 권장 사항을 제공하기 위해 인공 지능 기술을 통합한 서비스 로봇 "샤오 만"을 출시했다. 유사한 로봇은 UBTECH("Cruzr") 및 소프트뱅크 로보틱스("Pepper")와 같은 회사에서도 제작되고 있다.

인도의 스타트업 Haptik은 최근 인도에서 치명적인 코로나바이러스와 관련된 질문에 답변하는 WhatsApp 챗봇을 개발했다.

애플, 구글, 아마존, 바이두와 같은 대형 기술 기업들은 자체 AI 연구 부서를 보유하고 있으며, 소규모 AI 기반 회사 인수를 위해 수백만 달러를 할당하고 있다.[10]

BMW, GE, 테슬라(Tesla, Inc.), 도요타(Toyota), 볼보(Volvo)와 같은 자동차 제조업체는 운전자의 활력 통계를 학습하여 운전자의 상태를 확인하는 방법을 연구하고 있다.[10]

계산 의료 정보학 프로젝트의 예로는 COACH 프로젝트가 있다.[12][13] 영상 정보학 및 의료 영상 컴퓨팅은 의료 영상과 이를 생물 의학 연구 및 임상 치료에 사용하는 것과 관련된 문제를 해결하기 위한 계산 및 수학적 방법을 개발한다.

3. 6. 의료 로봇 (Medical Robotics)

의료 로봇은 의료 과학에 사용되는 로봇이다.[27] 여기에는 수술 로봇이 포함되는데, 대부분 텔레매니퓰레이터로 외과의의 작동 장치를 한쪽에 사용하여 반대쪽의 "이펙터"를 제어하는 방식으로 작동한다.

  • 수술 로봇: 수술 보조 없이 인간 외과의가 하는 것보다 더 나은 정밀도로 수술을 수행하거나, 원격 수술을 가능하게 하여 인간 외과의가 환자와 물리적으로 함께 있지 않아도 수술을 할 수 있게 한다.
  • 재활 로봇: 허약한 노인, 또는 신체 일부의 기능 장애로 인해 움직임에 영향을 받는 사람들의 삶을 용이하게 하고 지원한다. 이러한 로봇은 훈련 및 치료와 같은 재활 및 관련 절차에도 사용된다.
  • 생체 로봇: 인간과 동물의 인지를 모방하도록 설계된 로봇 그룹이다.
  • 원격 제어 로봇: 원격지에 있는 의료 전문가가 원격 위치에서 이동하고, 주변을 둘러보고, 의사소통하고, 참여할 수 있도록 한다.
  • 약국 자동화: 소매 약국 환경에서 경구 고형제를 조제하거나 병원 약국 환경에서 멸균 IV 혼합물을 준비하는 로봇 시스템이다.
  • 동반 로봇: 사용자와 감정적으로 교류하여 동반하고 건강에 문제가 있으면 알리는 기능을 가지고 있다.
  • 소독 로봇: 펄스 자외선을 사용하여 몇 분 만에 전체 방을 소독할 수 있는 기능을 가지고 있다.[28][29] 이들은 에볼라 바이러스병과 싸우는 데 사용되고 있다.[30]

4. 국제 의료정보학 동향

컴퓨터 기술의 전 세계적인 의료 분야 사용은 1950년대 초 컴퓨터의 등장과 함께 시작되었다. 1949년, 구스타프 바그너는 독일에서 최초의 정보학 전문 단체를 설립했다.[31] 1960년대에는 프랑스, 독일, 벨기에, 네덜란드에서 전문 대학 부서와 정보학 교육 프로그램이 시작되었다. 1970년대에는 폴란드와 미국에서 의료 정보학 연구 부서가 생겨났다.[31] 그 이후로 고품질의 보건 정보학 연구, 교육 및 인프라 개발은 미국과 유럽 연합의 목표가 되었다.

초기 보건 정보학의 명칭에는 의학 컴퓨팅, 생의학 컴퓨팅, 의학 컴퓨터 과학, 컴퓨터 의학, 의학 전산 처리, 의학 자동 데이터 처리, 의학 정보 처리, 의학 정보 과학, 의료 소프트웨어 공학 및 의료 컴퓨터 기술 등이 있었다.

보건 정보학 커뮤니티는 여전히 성장하고 있으며, 결코 성숙한 직업이라고 할 수 없지만, 자발적인 등록 기관인 영국 보건 정보학 전문직 위원회(UK Council of Health Informatics Professions)의 영국 내 연구를 통해 정보 관리, 지식 관리, 포트폴리오/프로그램/프로젝트 관리, 정보통신기술(ICT), 교육 및 연구, 임상 정보학, 보건 기록(서비스 및 비즈니스 관련), 보건 정보학 서비스 관리 등 8개의 핵심 분야가 제시되었다. 이러한 분야는 영국 국민건강보험(NHS)에서, 학계에서, 상업 서비스 및 솔루션 제공업체에서 활동하는 전문가들을 수용한다.

1970년대 이후 가장 두드러진 국제 조정 기구는 국제 의료 정보학 연합(IMIA)이다.

4. 1. 미국

미국에서 의료정보학은 1960년대부터 스탠퍼드 의대, 컬럼비아 의대, 하버드/MIT 등 주요 대학과 국립보건원(NIH)을 중심으로 연구가 시작되었다.[36] 초기에는 로버트 레드리가 국립 표준국에서 치과 관련 프로젝트를 수행하였고,[35] 1959년에는 레드리와 리 B. 루스티드가 "의학적 진단의 추론적 기초"를 ''사이언스''에 발표하여 의료 의사 결정 분야에 큰 영향을 미쳤다.[37]

1960년대 NIH는 컴퓨터를 생물학과 의학에 도입하기 위한 노력을 주도했으며,[36] MYCIN 및 Internist-I와 같은 전문가 시스템 개발을 후원했다.[39] 1965년, 국립 의학 도서관은 MEDLINE과 MEDLARS를 사용하기 시작했다.[39] 같은 시기 매사추세츠 종합 병원에서는 MUMPS가 개발되었으며,[40] 이는 보훈처의 보훈 보건 정보 시스템 및 기술 아키텍처(VistA)에 사용되는 등 널리 활용되었다. 1970년대에는 베스 이스라엘 디코니스 메디컬 센터와 하버드 의과대학에서 임상 정보학 학문 부서가 설립되었으며,[42] 전자 환자 의료 기록 개발과[44] 세계 생의학 문헌 검색 엔진 개발이 이루어졌다.[45][46]

1968년 호머 R. 워너는 유타 대학교에 의학 정보학 부서를 설립했고,[49] 미국 의학 정보학회(AMIA)는 그의 이름을 딴 상을 수여한다. 현재는 다양한 대학 및 연구 기관에서 의료정보학 교육 및 연구 프로그램을 운영하고 있으며, 특히 생물정보학과의 융합을 통해 생명의학정보학(Biomedical Informatics)으로 발전하고 있다.[61][62][63]

미국 의학 정보학회는 미국 예방 의학 위원회에서 의학 정보학에 대한 위원회 인증을 만들었으며,[50][51] 미국 간호사 자격 증명 센터는 간호 정보학에서 위원회 인증을 제공한다.[52] 방사선 정보학의 경우, CIIP(Certified Imaging Informatics Professional) 인증이 ABII(The American Board of Imaging Informatics)에 의해 만들어졌다.[53]

2004년, 조지 W. 부시 대통령은 국가 보건 정보 기술 조정관실(ONCHIT)을 설립하여 전자 건강 기록(EHR)의 광범위한 채택을 추진했다.[58] 보건 정보 기술 인증 위원회(CCHIT)는 EHR 및 지원 네트워크에 대한 표준을 개발하고 인증하는 역할을 수행했다.[59]

의료정보학 관련 학술지로는 ''Computers and Biomedical Research''가 1967년에 창간되었으며, JAMIA(Journal of the American Medical Informatics Association), ''Journal of Medical Internet Research'' 등이 있다.[110][112]

4. 2. 유럽

유럽 위원회는 의료 분야에서 자유/오픈 소스 소프트웨어(FLOSS)를 선호하며, 이는 제5차 프레임워크[67]와 현재 진행 중인 파일럿 프로젝트[68]에서 확인할 수 있다.

유럽 연합 회원국들은 유럽 e헬스 구역을 구축하기 위해 모범 사례와 경험을 공유하고 있다. 이를 통해 의료 서비스 접근성과 질을 향상시키는 동시에 유망한 신규 산업 부문의 성장을 촉진하고자 노력한다. 유럽 e헬스 액션 플랜은 유럽 연합의 전략에서 기본적인 역할을 하며, 이 계획은 위원회 여러 부서 간의 협력적인 접근 방식을 통해 추진된다.[69][70] 유럽 보건 기록 연구소는 유럽 연합에서 고품질의 전자의무기록 시스템을 장려하는 데 관여하고 있다.[71]

4. 3. 아시아

아시아 태평양 의료정보학회(APAMI)는 1994년에 설립된 아시아 및 오스트레일리아-뉴질랜드 지역 단체로, 아시아 태평양 지역의 15개 이상의 회원 지역으로 구성되어 있다.[83]

중국은 1990년대 이후 정보 기술 발전에 힘입어 병원 정보 시스템(HIS) 구축에 상당한 자원을 투입했다.[91] 2004년까지 중국은 전국 병원의 약 35~40%에 HIS를 보급했으며,[92] 중국 동부 지역에서는 병원의 80% 이상이 HIS를 구축했지만, 중국 북서부 지역에서는 20%에 불과했다.[93] 2003년 사스(SARS) 발생으로 인해 HIS 보급이 가속화되어 80% 이상의 병원이 HIS를 갖추게 되었다.[95]

중국은 의료 정보 시스템 구축 초기에는 의료 분류 및 코딩 개발과 표준화 확립에 주력했다.[97] 2003년에는 국제 질병 분류 제10차 개정판(ICD-10) 및 ICD-10 임상 수정판(ICD-10-CM)이 진단 분류 및 급성 치료 절차 분류 표준으로 채택되었다.[97]

홍콩에서는 1994년부터 홍콩 병원 관리국에 의해 전자의무기록 시스템(Clinical Management System)이 도입되었다. 이 시스템은 모든 관리국(40개의 병원과 120개의 진료소)에 배치되어 있으며, 700만 명의 전자의무기록 데이터를 온라인으로 접근할 수 있다. 2004년부터는 X선 사진 데이터도 전자 의무 기록 정보에 추가되어, 모든 관리국에서 사진 데이터가 공유되게 되었다.

5. 한국의 의료정보학

5. 1. 역사

대한민국에서는 1987년 대한의료정보학회의 설립과, 1998년 세계의료정보학회 (World Congress on Medical Informatics: MedInfo'98)의 개최를 통해 널리 알려지게 되었다. 초기에는 병원 정보 시스템(HIS) 구축을 중심으로 발전하였으며, 이후 전자의무기록(EMR), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등 다양한 의료정보 시스템이 도입되었다.

  • [https://web.archive.org/web/20090625102623/http://bike.snu.ac.kr/ 서울대학교 의생명지식공학연구실]
  • [https://web.archive.org/web/20081007204552/http://www.snubi.org/ 서울대학교 스누비 연구실]
  • 순천향대학교 의료과학대학 의료IT공학과

5. 2. 현황

대한민국에서는 1987년 대한의료정보학회의 설립과, 1998년 세계의료정보학회 (World Congress on Medical Informatics: MedInfo'98)의 개최를 통해 의료정보학이 널리 알려지게 되었다.

서울대학교와 순천향대학교 등 여러 대학에서 의료정보학 관련 학과 및 연구실을 운영하고 있다. [https://web.archive.org/web/20090625102623/http://bike.snu.ac.kr/ 서울대학교 의생명지식공학연구실], [https://web.archive.org/web/20081007204552/http://www.snubi.org/ 서울대학교 스누비 연구실], 순천향대학교 의료과학대학 의료IT공학과 등이 그 예이다. 대한의료정보학회는 매년 학술대회를 개최하고 학회지를 발간하며, 의료정보학 분야의 발전을 이끌고 있다.

더불어민주당은 의료정보화를 통해 국민 건강 증진과 의료 서비스 접근성 향상을 추구하며, 공공의료 데이터 활용 및 개인정보보호 간 균형을 강조한다. 특히, 문재인 정부는 건강보험 보장성 강화 정책과 연계하여 의료정보화를 적극 추진하였으며, 이를 통해 의료 서비스 질 향상과 국민 의료비 절감을 목표로 하였다.

5. 3. 관련 기관

6. 의료정보학 관련 법 및 제도

의료정보학 법은 건강 관련 분야의 정보 기술에 적용되는 진화하고 때로는 복잡한 법적 원칙을 다룬다. 이는 전자 도구, 정보 및 미디어가 의료 서비스 제공에 사용될 때 필연적으로 발생하는 개인 정보 보호, 윤리 및 운영 문제를 다룬다.[107] 의료정보학 법은 정보 기술, 의료 및 정보의 상호 작용과 관련된 모든 문제에 적용되며, 데이터와 기록이 환자 관리를 지원하고 향상시키는 다른 분야 또는 영역과 공유되는 상황을 다룬다.

많은 의료 시스템이 인터넷을 통해 환자 기록을 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고 있으므로, 제공자는 환자 정보의 안전을 보장하기 위해 보안 표준을 구현하는 것이 중요하다. 그들은 사람, 프로세스 및 기술의 기밀성, 무결성 및 보안을 보장할 수 있어야 한다. 또한 이 시스템을 통해 결제가 이루어질 가능성이 있으므로, 암호화를 통해 개인 정보의 이 측면도 보호하는 것이 중요하다.

의료 환경에서 기술 사용이 보편화되었으며 이러한 추세는 계속될 것으로 예상된다. 다양한 의료 시설에서는 전자 건강 기록(EHR), 전산 차트 작성 등과 같이 환자 관리를 제공하는 데 다양한 종류의 건강 정보 기술 시스템을 도입했다.[107] 건강 정보 기술 시스템의 인기가 높아지고 전자적으로 교환 및 전송될 수 있는 건강 정보의 양이 증가함에 따라 환자의 개인 정보 보호 및 기밀성에 대한 잠재적인 침해 위험이 증가했다.[108] 이러한 우려는 환자 개인 정보 보호 및 기밀성을 보장하기 위해 정책 입안자와 개별 시설 모두에서 엄격한 조치를 수립하는 계기가 되었다.

환자의 건강 정보(의료 기록, 청구 정보, 치료 계획 등)를 보호하고 환자의 개인 정보를 보장하기 위해 제정된 연방법 중 하나는 1996년 건강 보험 이동성 및 책임법(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)이다.[109] HIPAA는 환자에게 자신의 건강 기록에 대한 자율성과 통제권을 제공한다.[109] 또한 미국 보건복지부(n.d.)에 따르면, 이 법은 환자가 다음을 할 수 있도록 한다.[109]


  • 자신의 건강 기록을 열람
  • 자신의 의료 기록 사본 요청
  • 잘못된 건강 정보에 대한 수정 요청
  • 자신의 건강 기록에 접근할 수 있는 사람 확인
  • 자신의 건강 정보를 열람/접근할 수 있는 사람 요청

6. 1. 개인정보보호법

의료정보학 법은 건강 관련 분야의 정보 기술에 적용되는 법적 원칙을 다룬다. 이는 개인 정보 보호, 윤리 및 운영 문제를 다루며, 정보 기술, 의료 및 정보의 상호 작용과 관련된 모든 문제에 적용된다.[107] 특히, 환자의 건강 정보(의료 기록, 청구 정보, 치료 계획 등)를 보호하고 환자의 개인 정보를 보장하기 위해 1996년 건강 보험 이동성 및 책임법(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)이 제정되었다.[109] HIPAA는 환자에게 자신의 건강 기록에 대한 자율성과 통제권을 제공하며, 환자는 자신의 건강 기록을 열람, 사본 요청, 수정 요청을 할 수 있고, 자신의 건강 기록에 접근할 수 있는 사람을 확인할 수 있다.[109]

많은 의료 시스템이 인터넷을 통해 환자 기록을 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고 있으므로, 제공자는 환자 정보의 안전을 보장하기 위해 보안 표준을 구현해야 한다. 사람, 프로세스 및 기술의 기밀성, 무결성 및 보안을 보장해야 하며, 암호화를 통해 개인 정보를 보호해야 한다.[107]

의료 환경에서 기술 사용이 보편화되면서 전자 건강 기록(EHR), 전산 차트 작성 등 다양한 종류의 건강 정보 기술 시스템이 도입되었고,[107] 환자의 개인 정보 보호 및 기밀성에 대한 잠재적인 침해 위험이 증가하였다.[108] 이러한 우려는 환자 개인 정보 보호 및 기밀성을 보장하기 위해 엄격한 조치를 수립하는 계기가 되었다.[108]

6. 2. 의료법

의료정보학 법은 건강 관련 분야의 정보 기술에 적용되는 법적 원칙을 다룬다. 이는 전자 도구, 정보 및 미디어가 의료 서비스 제공에 사용될 때 발생하는 개인 정보 보호, 윤리 및 운영 문제를 다룬다.[107] 의료정보학 법은 정보 기술, 의료 및 정보의 상호 작용과 관련된 모든 문제에 적용되며, 데이터와 기록이 환자 관리를 지원하고 향상시키는 다른 분야와 공유되는 상황을 다룬다.

많은 의료 시스템이 인터넷을 통해 환자 기록을 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고 있으므로, 제공자는 환자 정보의 안전을 보장하기 위해 보안 표준을 구현하는 것이 중요하다. 사람, 프로세스 및 기술의 기밀성, 무결성 및 보안을 보장할 수 있어야 하며, 암호화를 통해 개인 정보의 이 측면도 보호하는 것이 중요하다.

의료 환경에서 기술 사용이 보편화되었고 이러한 추세는 계속될 것으로 예상된다. 다양한 의료 시설에서는 전자 건강 기록(EHR), 전산 차트 작성 등과 같이 환자 관리를 제공하는 데 다양한 종류의 건강 정보 기술 시스템을 도입했다.[107] 건강 정보 기술 시스템의 인기가 높아지고 전자적으로 교환 및 전송될 수 있는 건강 정보의 양이 증가함에 따라 환자의 개인 정보 보호 및 기밀성에 대한 잠재적인 침해 위험이 증가했다.[108]

환자의 건강 정보(의료 기록, 청구 정보, 치료 계획 등)를 보호하고 환자의 개인 정보를 보장하기 위해 제정된 연방법 중 하나는 1996년 건강 보험 이동성 및 책임법(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)이다.[109] HIPAA는 환자에게 자신의 건강 기록에 대한 자율성과 통제권을 제공하며, 환자는 자신의 건강 기록을 열람, 사본 요청, 잘못된 건강 정보에 대한 수정 요청, 자신의 건강 기록에 접근할 수 있는 사람 확인, 자신의 건강 정보를 열람/접근할 수 있는 사람을 요청할수 있다.[109]

6. 3. 보건의료기본법

보건의료기본법은 보건의료 정보화 정책의 기본 방향을 제시한다.[107][108][109] 국가는 보건의료 정보화를 촉진하고, 국민의 건강 증진과 보건의료 발전에 기여해야 한다. 의료정보학 법은 건강 관련 분야의 정보 기술에 적용되는 진화하고 때로는 복잡한 법적 원칙을 다루며, 전자 도구, 정보 및 미디어가 의료 서비스 제공에 사용될 때 필연적으로 발생하는 개인 정보 보호, 윤리 및 운영 문제를 다룬다.

많은 의료 시스템이 인터넷을 통해 환자 기록을 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고 있으므로, 제공자는 환자 정보의 안전을 보장하기 위해 보안 표준을 구현하는 것이 중요하다. 사람, 프로세스 및 기술의 기밀성, 무결성 및 보안을 보장할 수 있어야 하며, 암호화를 통해 개인 정보 또한 보호하는 것이 중요하다.

의료 환경에서 기술 사용이 보편화되었으며 이러한 추세는 계속될 것으로 예상된다. 다양한 의료 시설에서는 전자 건강 기록(EHR), 전산 차트 작성 등과 같이 환자 관리를 제공하는 데 다양한 종류의 건강 정보 기술 시스템을 도입했다. 건강 정보 기술 시스템의 인기가 높아지고 전자적으로 교환 및 전송될 수 있는 건강 정보의 양이 증가함에 따라 환자의 개인 정보 보호 및 기밀성에 대한 잠재적인 침해 위험이 증가했다. 이러한 우려는 환자 개인 정보 보호 및 기밀성을 보장하기 위해 정책 입안자와 개별 시설 모두에서 엄격한 조치를 수립하는 계기가 되었다.

환자의 건강 정보를 보호하고 환자의 개인 정보를 보장하기 위해 제정된 연방법 중 하나는 1996년 건강 보험 이동성 및 책임법(HIPAA)이다. HIPAA는 환자에게 자신의 건강 기록에 대한 자율성과 통제권을 제공하며, 환자는 자신의 건강 기록을 열람, 사본 요청, 잘못된 정보에 대한 수정 요청, 자신의 건강 기록에 접근할 수 있는 사람 확인, 자신의 건강 정보를 열람/접근할 수 있는 사람을 요청할 수 있다.

7. 의료정보학의 윤리적 문제

7. 1. 개인정보보호

7. 2. 환자 자율성 존중

7. 3. 정보 격차

8. 결론 및 전망

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