● [Health Policy Insight 326회]

미국, 디지털 치료제 개발의 도전과제

디지털 치료제(digital therapeutics, DTx)는 근거기반 소프트웨어를 이용해 질병을 예방, 관리 또는 치료하는 빠르게 부상하는 치료방식이다. 미국에서 이러한 새로운 디지털헬스 도구는 US FDA의 '의료기기로서의 소프트웨어(software-as-a-medical-device, SaMD)' 범주에 속하며, 기존 의료기기나 치료제와 마찬가지로 판매승인을 받아야 한다. 지속적이고 개인화된 케어를 제공하는 DTx의 능력은 만성질환 관리를 위한 매력적인 접근방식이며 단독요법으로 사용하거나 다른 치료법과 함께 사용할 수 있다. DTx는 일반적으로 스마트폰이나 태블릿과 같은 소비자 기기를 통해 운영되기 때문에, 전문화된 의료공급자의 부족과 물리적 헬스케어 시스템에 접근하는데 지리적 장애물로 인해 발생하는 중대한 케어 격차를 해소할 수 있는 잠재력이 있지만 디지털 격차(digital divide)와 같은 기타 장애물에 직면할 수 있다. Covid-19 전염병은 특히 공중보건 비상사태 기간 동안 정신과 치료를 제공하는 DTx의 임시 승인을 허용하는 완화된 FDA 가이드라인과 함께 이러한 디지털 솔루션의 채택을 가속화했다. 최소 63개의 승인된 DTx가 현재 공개된 FDA 의료기기 데이터베이스에 문서화돼 있으며 이 중 30개는 2017년 이후에 승인됐다(표1).

이러한 DTx(54/63)의 대부분은 510(K) 경로를 통해 승인됐으며, 실제적 동등성(substantial equivalence, SE)이 입증됐으며, 3개는 de novo 신청으로 승인됐으며, 6개의 SaMD는 시판전 허가(premarket approval, PMA)를 요구했다. 이러한 기기를 전문진료과(medical specialty) 별로 분류하면, 승인된 제품의 가장 일반적인 범주는 심혈관 및 마취였으며 각각 24개와 11개 SaMD였다. DTx 개발을 포함한 디지털헬스 기업에 대한 자금지원은 지난해 기하급수적으로 증가해, 2021년 1분기에만 총 147억 달러에 달했으며 2020년(146억 달러) 및 2019년(77억 달러)의 연간 투자액을 이미 넘어섰다. 만성 근골격계 질환과 약물남용 장애에 초점을 둔 Hinge Health와 MindMaze는 2021년에 각각 1억 달러 이상을 모금했다. DTx에 대한 재정적 지원은 대규모로 헬스케어를 제공하는데 잠재력을 뒷받침하지만, 많은 규제, 상업화 및 기술 장벽이 이러한 중재(interventions)를 일상적인 임상 케어에 적용하는데 남아 있다.

열린 도전과제(Open challenges)

과거의 치료법과 달리 DTx는 모범사례(best-practice) 임상케어 가이드라인의 변경 사항에 부합하게 소프트웨어에 대한 신속한 업데이트를 지원하거나 새로운 데이터를 접하면서 시간 경과에 따라 개선할 수 있는 적응형 알고리즘(adaptive algorithms)을 이용한다. 이것은 이용과 결과(outcomes)에 대한 예측가능성을 더욱 어렵게 만들고, 이 분야에서 새로운 규제 프레임워크에 대한 긴급한 요구가 있다. 점점 더 복잡해지는 DTx를 평가하는 역량을 향상시키기 위해, FDA는 2017년에 소프트웨어 사전인증 시범사업 프로그램(Software Precertification Pilot Program)을 출범시켰다. 프로그램에 선정된 9개의 DTx 기업은 사전 인증("우수 평가(Excellence Appraisal)") 기준을 충족하는 기업이 실세계 성능 모니터링(Real-World Performance monitoring)이 수반되는 간소화된 검토 프로세스(Streamlined Review process)로 저위험도 의료기기를 판매할 수 있도록 하는 총제품수명주기(Total Product Lifecycle, TPLC) 규제 프레임워크의 개발을 알리는데 도움이 된다. TPLC는 반복적인 DTx 개발에 대한 규제환경을 명확히 하는데 도움이 되지만, 이 모델이 안전하고 신뢰할 수 있는 DTx를 생성하는데 효과적인지 확인하기 위해 많은 업무가 남아 있다. 2020년 9월의 가장 최근 업데이트로 FDA는 우수성 평가(Excellence Appraisal)에 대한 메트릭스(metrics) 초안과 간소화된 검토 프로세스에 대한 개요를 작성했으며, 실세계 성능 데이터를 수집하기 위한 방법을 탐색하기 시작했다. 이것은 고품질 데이터를 수집하고 환자 결과를 모델링하는 것이 중요한 업무이며 의료정보학에서 활발한 연구 영역으로서 중요한 도전과제이다. 예를 들어, DTx에 대한 의학적 지시(medical orders)가 전자의무기록 시스템에서 일관되게 포착되는지 여부는 분명하지 않다. SaMD가 치료 유효성 및 비용효과성에 대해 여전히 평가되고 있기 때문에, DTx에 대한 보험급여 정책 또한 개발 중이다. 미국에 기반을 둔 약국급여관리자(pharmacy benefit managers)인 Express Scripts와 CVS Health는 모두 2019년에 디지털헬스 처방집(digital health formularies)을 발표해 보험자와 의사에게 권고되는 디지털헬스 솔루션을 확인했지만, 이는 제한된 수의 전문진료과목에만 적용됐으며 많은 솔루션은 FDA의 "시행 재량(enforcement discretion)" 정책에 기반해 FDA 승인을 필요하 하지 않는 비-DTx 모바일헬스 앱을 대상으로 설계됐다. 미국 보험청(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS) 또한 제한된 지침을 제공해 임상 케어와 앱 사용을 모두 포함하는 협력적 케어 모델(collaborative care models)을 포괄하는 일부 보험급여 코드를 발표했지만, 아직 DTx를 독립형 치료로 사용하기 위한 보험급여 코드는 발표하지 않았다. SaMD는 또한 특정 메디케어 급여 범주에 속하지 않으므로, 획기적인 DTx는 현재 새로운 혁신기술의 메디케어 보험급여(Medicare Coverage of Innovative Technology, MCIT) 정책의 적용 대상이 아니므로 환자에 대한 접근성이 더욱 제한된다.

마지막으로, DTx 보험급여의 또 다른 주요 과제는 기기 자체의 가치와 의사가 환자를 모니터링하고 앱에서 데이터를 검토하는데 소비하는 시간을 포착하는 것이다. 환자 데이터를 저장 및 전송하는 모든 기기와 마찬가지로, DTx, 특히 소프트웨어 업데이트가 빈번하거나 다른 기기 또는 전자의무기록 시스템에 연결하는 기기에는 개인정보보호 및 보안이 중요하다. FDA는 모든 의료기기 기업이 시판 전 제출(premarket submissions)의 일부로서 사이버 보안 위험을 식별하고 완화할 것을 요구하지만, 데이터 관리 및 개인정보보호에 대한 모범사례 표준은 지속적으로 발전하고 있다. 특히 인공지능 및 기계 학습(AI/ML) 기반 DTx의 또 다른 기술적 과제는 다양한 환자에서 알고리즘의 안전성과 유효성을 평가하는 것이다. 예를 들어, 훈련 데이터세트가 건강의 사회적 결정요인(social determinants)이나 헬스케어 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 기타 편향을 항상 포착하는 것은 아니다. 이러한 편향을 인식하고 제거하는 방법은 공평한 헬스케어 제공을 보장하는데 가장 중요하며, 이러한 모델이 어떻게 훈련됐는지 또는 결과를 도출한 방법을 명확히 하는 기기 표시사항 요건(labeling requirements)은 AI/ML 기반 DTx의 투명성을 촉진하는데 도움이 된다.

출처원 : Miao BY, et al. PLOS Digit Health 1(1): e0000008. https://doi.org/10.1371/ journal.pdig.0000008
https://journals.plos.org/digitalhealth/article/file?id=10.1371/journal.pdig.0000008&type=printable

* 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