[Health Policy Insight 175회]

미래의학의 구루 에릭 토폴(Eric Topol), 영국 정부에 디지털 시대의
헬스케어 인력 대비에 관한 보고서 제출

사람들이 만성질환과 함께 오래 살면서 헬스케어에 대한 수요는 급격히 증가한다. 인력(workforce) 또한 변한다: 밀레니엄 세대는 새로운 기대치를 가지고 있으며 대부분의 사람들은 유연한 경력을 통해 일과 삶의 균형을 추구한다. NHS 장기 계획(Long Term Plan)은 증가하는 수요에 대응할 더 많은 헬스케어 인력에 대한 필요성을 확인한다.

유전체학(genomics), 디지털의학(digital medicine), 인공지능(AI) 및 로봇공학(robotics)으로 정의한 디지털 의료기술(digital healthcare technologies)은 비용 증가로 여겨져서는 안되고 21세기의 커다란 헬스케어 문제를 해결하기 위한 새로운 수단으로 여겨져야 한다. 영국은 헬스케어 기술 분야에서 세계적인 리더가 될 잠재력을 지니고 있으며, 본 리뷰는 향후 20년간 기술 혁신이 헬스케어 종사자의 역할과 기능에 어떤 영향을 미칠 것인지를 예상한다. 

근거를 검토한 결과 이러한 기술들이 의료전문가(healthcare professionals)를 대체하지는 못하지만 환자 케어에 더 많은 시간을 줌으로써 의료전문가를 강화시킨다. 일부 직업은 다른 직업보다 영향을 더 많이 받지만 환자 결과(patient outcomes)에 미치는 영향은 모든 경우에 긍정적이다. 환자는 자신의 케어에 보다 충분히 참여할 수 있는 권한이 부여된다.

20년내 영국 국가의료서비스(National Health Service, NHS) 모든 업무의 90%가 디지털 기술(digital skills)을 필요로 할 것이다. 담당자들은 데이터가 풍부한 헬스케어 환경(data-rich healthcare environment)을 탐색할 수 있어야 한다. 모든 담당자는 디지털 및 유전체 문해력(digital and genomics literacy)이 요구된다. 향후 10년은 데이터 거버넌스(data governance)와 사이버보안(cyber security) 문제를 다루고 윤리적 프레임워크에 동의하며 NHS 인력/조직을 발전시켜 업무현장에서 유전체학 및 디지털 기술을 구현할 수 있는 기회를 제시한다. 가장 중요한 것으로, 발전된 기술이 케어에 인간성을 말살시키지 않도록 하는 메커니즘이 마련되어야 한다. 자동화(automation)는 효율성(efficiency)을 향상시키지만 인간의 상호작용(human interaction)을 대체해서는 안된다.

본 리뷰는 NHS 전체에 디지털 헬스케어 기술 배치를 지원하는 3가지 원칙을 제안한다:

1. 환자는 공평한 접근성을 보장받기 위해 취약한/소외된 집단에 중점을 두고 헬스케어 기술에 관해 파트너로 참여하고 정보가 제공되어야 한다.

2. 헬스케어 인력은 실세계근거(real-world evidence, RWE)에 근거한 프로세스를 사용하여 신기술을 평가하기 위한 전문지식과 지침을 필요로 한다.

3. 시간의 선물(gift of time): 가능하다면 신기술 채택은 담당자가 케어에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하고 환자와 더 깊은 상호작용을 촉진할 수 있어야 한다.

유전체학, 디지털의학 및 인공지능은 미래 환자 케어에 큰 영향을 미친다. 저비용 시퀀싱기술(sequencing technology), 원격진료(telemedicine), 스마트폰 앱, 원격진단 및 모니터링을 위한 바이오센서(biosensors), 음성인식(speech recognition) 및 자동화 이미지 해석(automated image interpretation)을 비롯한 여러 신기술이 헬스케어 인력에게 특히 중요하다. 장래에 더 전문화된 케어는 국가 또는 지역센터로 집중되는 반면, 케어의 많은 부분이 환자의 집에 더 가깝게 옮겨질 것이다.

NHS는 환자와 담당자 간 가벼운 온정주의적 관계(paternalistic relationship)를 유지하기 위해 노력해 왔으며 디지털 헬스케어 기술은 그 과정을 가속화하고 개인이 자신의 케어에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 권한을 주고, 개인이 헬스케어 담당자와 함께 치료 의사결정을 내릴 수 있도록 한다. 유전체학은 유전정보를 바탕으로 보다 광범위한 질병을 보다 정확하게 진단하고 환자가 이러한 질병 중 하나가 발병할 가능성을 알 수 있도록 하여 헬스케어를 변화시킬 잠재력을 갖고 있다.

그러나, 의료진이 환자의 기밀을 보호하고 시민과 광범위한 공동체의 지지와 신뢰를 고취시키는 방식으로 유전체 데이터를 사용하는 명확한 프레임워크를 개발할 필요가 있다. 디지털의학은 이미 사람들이 헬스케어와 상호작용하는 방식을 변화시키고 있다. 원격의료(telemedicine) 서비스는 111과 같은 전화의료상담서비스(telephone triage)와 비디오약속(video appointments) 기능이 포함된다. 스마트폰 앱은 환자가 자가관리(self-manage)하고 반복 처방을 주문할 수 있도록 도와준다. 케어가 전달되는 방식은 원격모니터링(remote monitoring)으로 바뀌고 있다. 인구의 거의 90%가 정기적으로 인터넷을 사용하지만 아직 1/4 미만이 일반의(general practitioner, GP)와의 온라인서비스를 등록했다. 

헬스케어 시스템은 환자의 니즈를 충족시키는 디지털 기술 앱을 공동으로 개발하기 위해 환자와 협력해야 한다. 인공지능 기반 기술(AI-based technologies)을 사용하여 영상의학 및 병리학에서 자동화 이미지 해석(automated image interpretation)은 보다 빠른 진단을 이끌어 내고 음성인식은 의료진에게 케어 제공에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해 준다. AI는 환자가 생성한 데이터를 임상적으로 유용한 정보로 변환하고 환자가 자신의 건강을 관리하거나 적절한 의료지원을 받을 수 있도록 지원한다. 환자 혜택은 AI와 로봇 설계의 원동력이어야 하며 신제품은 설계에서 구현까지 환자와 공동개발해야 한다. 헬스케어 기술의 진보와 예방, 건강 및 웰빙에 더 중점을 두면 환자 결과에 큰 개선을 안겨준다.

그러나 헬스케어 시스템이 평등(equality)과 공정성(fairness)의 정신으로 신기술 채택 준비를 하는 것이 중요하다. 일련의 사회적 결정요인(social determinants)이 의료 결과에 영향을 미치고 디지털 헬스케어 기술은 불평등을 강화하지 않고 교정해야 하며 취약 집단과 소외 계층에 특히 주의를 기울여야 한다. 의료 및 사회 케어 인력(social care workforce) 가운데 유전체 및 디지털 문해력에 대한 인식을 제고할 필요가 있다. 사회 케어 인력은 개인이 디지털적으로 유능하고 자신감을 갖기 위해 요구하는 기술, 태도 및 행동 개발을 필요로 한다. 

인력의 기술 균형(balance of skills)에서 근본적인 변화가 향후 20년간 발생할 것이기 때문에, 디지털 문해력 수준, 필요한 역량에 대한 인력의 인식, 훈련 및 지원에 대한 접근성, 기술을 통해 환자와 시민이 건강과 웰빙을 향상시킬 수 있도록 하는 기술(skills)은 개선되어야 한다. 이로 인해 일부 인력에게 새로운 경력 기회를 제공할 것이다. 유전체학은 모든 의학 전문진료분야(medical specialties)에서 필수 요소가 될 것이다. 일부 분야는 고도로 전문화된 전문가들로 유지되지만, 많은 사람들이 주류가 되어 일상적인 의료서비스에 포함될 것이다. 의료 인력은 유전체 기술이 효율적이고, 적절하며, 공평하게 배치되도록 보장하여 유전학이 건강에 어떤 영향을 미치는지 이해하는데 중요한 역할을 담당할 것이다.

디지털의학은 이사회 차원의 구성원을 포함해야 하는 의사일정을 지휘할 수 있는 역량을 갖춘 리더십과 디지털 기술에 관한 이사회 자문 책임을 맡은 새로운 고위 역할(senior roles)을 필요로 한다. NHS는 데이터 출처, 큐레이션(curation) 및 거버넌스에 대한 기술(skills)을 확립하고 윤리적 고려사항에 대한 이해를 높이며 비판적 평가(critical appraisal)를 수행하는데 필요한 기술을 강화해야 한다. AI는 NHS 인력의 기술(skills)을 보강하기 위해 배치될 것이다. 담당자는 데이터 타당성 및 정확성 문제를 충분히 이해해야 한다. AI와 로봇공학의 초기 혜택은 인간의 인지력이 거의 필요 없는 평범한 반복작업의 자동화, 개선된 로봇 보조 수술(robot-assisted surgery) 및 물류의 최적화이다. 

NHS 조직은 기존 인력에 투자하여 유전체학 및 디지털 기술의 평가 및 위임을 포함한 전문 기술(specialist skills)을 개발해야 한다. 모든 신기술을 통해 미래의 챔피언을 조기에 식별하고 협업 학습(collaborative learning)을 가능하게 하는 네트워크를 구축하는 것이 중요하다. 학계 또는 산업계의 포트폴리오 경력을 포함하여 공인된 지속적인 전문성 개발(continuous professional development, CPD) 및 유연한 지속적인 훈련 및 경력 기회가 변화를 전달하는데 중요하다.

NHS 이사회는 혁신과 변화를 지원하기 위한 효과적인 지식 관리에 대한 책임을 져야 한다. 기술 혁신은 중앙집중화된 고도의 전문화된 케어와 분산된 덜 전문화된 케어로 NHS의 케어 균형을 점차적으로 바꿀 것이고 장기간에 걸쳐 니즈와 서비스 패턴을 바꿀 것이다. 새로운 디지털 헬스케어 기술이 최대한의 잠재력을 발휘하고 자원을 늘릴 필요없이 훨씬 더 나은 환자결과(patient outcomes)를 제공하기 위해 전체 헬스케어 시스템이 미래를 예측하고 계획해야 한다. 비용절감을 실현하는데 최대 10년이 걸릴 수 있으므로 IT 시스템, 하드웨어, 소프트웨어 및 연결성(connectivity)에 대한 투자는 물론 의료진과 대중에 대한 훈련도 신중하게 계획해야 한다. 

전체 게놈시퀀싱(genome sequencing)으로 전환됨에 따라, 유전체학은 희귀질환과 암을 넘어서서 일반적인 후기 발생 질병의 예방과 관리에 도움이 될 것이다. 현재에는 과거의 치료 불가능한 질병에 대한 치료법을 이끌어내고 표적치료법을 제공할 수 있는 개인의 DNA를 수정할 수 있게 되었다. 이러한 개입은 향후 10~20년내에 현재의 완화치료법을 대체할 수 있으며, 치료법을 구하고 만성 치료비용을 줄일 수 있는 잠재력이 있다.

NHS의 디지털 의료(조기 진단, 맞춤 케어 및 치료)의 모든 혜택을 실현하려면 의료와 케어 기록의 디지털화 및 통합을 완성해야 한다. 업무 실행을 지원하고 개선하기 위해 데이터 기반 기술을 가장 잘 배치하는 방법에 대한 이해는 인력 개발의 일부가 될 것이다. 이를 통해 접근 용이성을 개선하고, 결석률을 낮추거나 예기치 않은 입원을 줄이려는 목적으로 원격모니터링과 같은 원격의료와 같은 디지털 의학서비스를 위임하기 쉬워진다. 수학, 컴퓨팅 성능, 클라우드 컴퓨팅 및 알고리즘 설계의 발전은 AI를 이용하여 분석, 해석 및 의사결정 능력을 가속화시켰다.

고르지 않은 NHS 데이터 품질, 정보 거버넌스 격차 및 전문지식 부족은 이러한 진보의 채택에 주요 장애물로 남아 있다. 구속력 있는 행동 규범과 투명한 정보 거버넌스 프레임워크는 산업별 익명화 된 환자 데이터 분석 및 AI 제품 평가 및 구매를 지원하기 위한 지침을 뒷받침하기 위해 요구된다.

NHS 내에서 알고리즘 편향(bias)을 확인, 이해하고 데이터가 사회구조에 내재된 편향을 반영하지 않도록 보장하고 구조적 차별과 불평등을 강화하지 못하도록 하는 역량을 개발해야 한다. 신기술 채택의 평등성을 보장하기 위해, 기술 기반 케어의 접근성, 사용 및 영향에 대한 의료 경제 주도 지도 작성(health economy-led mapping)이 필수적이다.

환자 안전성은 신기술 통합의 중심에 있어야 한다. 리더들은 규제기관과 협력하여 사이버보안 및 데이터 프라이버시와 함께 새로운 디지털 기술의 규제와 준수 요건을 검토하여 투명하고 탄력적이며 강건하고 법적으로 시행 가능한 거버넌스 정책 및 실행(practice)을 보장하고 헬스케어 기술의 근거기반의 안전성 보장을 제공해야 한다. 다른 산업과 국제 사례를 통해 배워야 한다.

디지털 기술의 규제 및 평가 전문가를 양성하기 위한 교육을 마련해야 한다. 기술 격차(skills gap)를 줄이기 위해 NHS는 학계 및 산업계와 협력해야 하며 NHS 디지털 아카데미(Digital Academy)를 확장하고 공동 작업을 용이하게 하기 위해 산업계 교환 네트워크(industry exchange networks)를 도입하는 등 새로운 견습과정(apprenticeships) 및 마스터과정(Masters schemes)을 통해 글로벌 기술 인재를 유치해야 한다. 로봇공학 엔지니어, 데이터 과학자 및 기타 기술 전문가의 지속적인 인재육성 개발이 필요하며, 이들은 NHS에 관심을 갖고 케어와 생산성을 향상시킬 새로운 기술 솔루션을 개발할 수 있다.

훈련 및 지원의 평판, 적극적인 학습 활동, 직장에서 배우고 반영할 수 있는 기회, 조기 채택에서 얻은 교훈의 보급 및 모범 사례 근거기반 추진계획의 사례 공유를 배양함으로써 혁신과 학습 문화를 만들어내는 것이 중요하다.

출처: The Topol Review. Preparing the healthcare workforce to deliver the digital future: An independent report on behalf of the Secretary of State for Health and Social Care
Eric Topol, MD. Executive VP and Professor, Molecular Medicine, The Scripps Research Institute Founder and Director, Scripps Research Translational Institute. February, 2019
https://topol.hee.nhs.uk/wp-content/uploads/HEE-Topol-Review-2019.pdf

* 본 컬럼은 의료기기를 비롯한 헬스케어 분야의 국내외 학회지에 발표된 논문 및 연구보고서 등을 살펴봄으로써 우리나라 의료기기 관련 보건의료정책 마련에 통찰력을 제공하기 위한 목적으로 매주 발표됨