[로이슈 전여송 기자] 한림대학교의료원은 지난달 29일 한림대학교성심병원 일송문화홀에서 '제3회 H-iDEA 의료데이터 활용 경진대회' 시상식을 개최했다고 2일 밝혔다.

이번 대회는 의료데이터 중심병원 지원사업의 일환으로, 교직원의 의료데이터 분석 역량을 높이고 임상 현장과 의료기관 업무에 적용할 수 있는 데이터 활용 방안을 발굴하기 위해 진행됐다.

참가자들은 한림대학교의료원의 의료데이터 클라우드 플랫폼 '히어로(HERO)'를 활용해 분석 과제를 수행했다. 분석에는 데이터심의위원회(DRB)의 사전 심의를 거쳐 승인된 전자의무기록(EMR), 처방정보(OCS), 저선량 흉부 컴퓨터단층촬영(LDCT) 등의 가명 데이터가 사용됐다.

의료원은 분석 결과물의 목적성과 구현 가능성, 타당성 등을 평가해 대상 1팀, 최우수상 2팀, 우수상 3팀, 장려상 3팀 등 총 9개 팀을 수상자로 선정했다.

대상은 'VascuGuide: 개인 맞춤형 혈관 이상소견 위험예측 모델'을 개발한 한림대학교성심병원 웰니스건강증진센터의 윤아영·박원경 간호사로 구성된 'Awon Data Care'팀이 받았다.

해당 팀은 혈압·혈당·콜레스테롤 등 건강검진 정보와 뇌 자기공명영상(MRI/MRA), 심장 컴퓨터단층촬영(CT), 경동맥 초음파 검사 결과를 연계해 개인별 혈관 이상소견 가능성을 예측하는 모델을 개발했다. 이를 통해 혈관 이상 위험이 높은 수검자를 파악하고 추가 검사 및 의료진 상담에 활용하는 방안을 제시했다.

분석에는 2020년부터 2025년까지 수검자 4406명의 건강검진 기록 9407건이 활용됐다. 연구팀은 스노우플레이크(Snowflake)로 데이터를 가공하고 아큐인사이트플러스(AccuInsight+)의 R·Python 환경에서 분석을 진행했다.

평가 결과 이상소견 유무를 구분하는 성능 지표인 ROC-AUC는 뇌 MRI/MRA에서 0.725, 심장 CT에서 0.738을 기록했다. ROC-AUC는 모델이 이상소견이 있는 사례와 없는 사례를 구분하는 능력을 나타내는 지표로, 1에 가까울수록 구분 성능이 높다는 의미다.

한편 한림대학교의료원은 2021년 도헌디지털의료혁신연구소 산하에 빅데이터센터를 설립했다. 이후 의료데이터 중심병원 지원사업과 K-CURE 임상데이터 네트워크 구축사업 등에 참여하고 있으며, 자체 의료데이터 클라우드 플랫폼인 히어로를 운영하고 있다. 의료원 측에 따르면 의료데이터 내용 인증과 관리체계 인증도 취득했다.

서영균 한림대학교의료원 빅데이터센터장(한림대학교성심병원 가정의학과 교수)은 “대회에서 발굴된 우수한 아이디어들이 구상에 그치지 않고 실제 의료 현장에 적용될 수 있도록 힘쓰는 동시에 히어로(HERO)를 통해 의료데이터가 잘 활용될 수 있도록 공동연구 생태계 조성을 위해 지속 노력하겠다”고 말했다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr