의료 빅데이터는 어떻게 '임상현장근거'로 활용되나

• IT전문가 "RCT 대체하는 RWE, 입력되는 데이터 '질'이 핵심"

[빅데이터 임상활용연구회 창립세미나]

임상현장근거에 대한 중요성이 날로 커지고 있다. 공개가 임박한 사후관리제의 경우도 임상현장근거를 주요 평가 근거로 사용하겠다는 대원칙을 세워놓은 상태다.

이러한 가운데 의료 빅데이터가 어떻게 임상현장근거로 활용되는지에 대한 논의가 이뤄졌다.

빅데이터임상활용연구회는 24일 삼성서울병원 암병원 대강당에서 창립세미나를 열었다. 200여명 규모의 강당은 의료 빅데이터 관계자들로 가득 찼다.

"RCT와 RWE가 다르다면 결과를 신뢰할 수 있나"

빅데이터임상활용연구회장인 서울성모병원 내분비내과 김헌성 교수는 의미심장한 질문을 던졌다. 'RCT와 RWE의 결과가 다르다면 과연 결과를 신뢰할 수 있는가'라는 기초적이면서도 핵심적인 질문이다.

RCT(Randomised Clinical Trials)란, 무작위대조연구의 줄임말이다. 의약품의 효능을 평가하기 위해 가장 일반적인 임상연구 방법이다. 동시에 현재로서 가장 강력한 근거로 제시되고 있다.

RWE(Real world evidence)는 임상현장근거로 해석된다. 의약품 시판 후 실제 환자들이 사용한 경험을 데이터화해 후향적으로 분석한 결과값이다. 흔히 말하는 '리얼월드데이터(Real world data, RWD)'를 수집, 데이터화한 것으로 해석된다.

김헌성 교수는 스스로의 질문에 답하며 "그렇지 않다"고 말했다. 그는 "결과가 다르다면 RWE의 기초가 되는 데이터부터 다시 봐야 한다고" 강조했다.

"딥러닝이라도 정보가 쓰레기면 결과도 그럴 수밖에"

이어진 발표에선 RWE의 기본 재료와도 같은 RWD의 질에 대한 중요성이 강조됐다. 성균관대 삼성융합의과학원 디지털헬스학과 신수용 교수는 "데이터의 양보다는 질이 중요하다"고 강조했다.

의사가 아닌 IT전문가로서 그는 "소위 말하는 딥러닝을 위해선 데이터가 많이 필요하다"며 "그러나 이보다 중요한 것은 데이터의 질이다. 쓰레기을 넣으면 쓰레기가 나올 수밖에 없다"고 밝혔다.

그는 몇년 전 MS가 의욕적으로 개발한 챗봇인 'Tay'의 사례를 들어 데이터 질의 중요성을 강조했다. 그에 따르면 Tay라는 챗봇은 트위터에 공식 공개된 지 48시간 만에 서비스를 종료해야 했다.

백인 우월주의자들이 의도적으로 잘못된 정보를 입력했기 때문이다. 잘못된 정보를 토대로 학습한 Tay는 인종차별적 언행을 쏟아냈고, 결국 MS는 서비스 종료 결정을 내렸다.

신수용 교수는 "데이터만 훌륭하다면 굳이 딥러닝 같은 고급 엔진이 아니라도 의료 빅데이터를 훌륭하게 활용할 수 있다"고 말했다.

그러면서 그는 표준의 중요성을 강조했다. 그는 "양질의 빅데이터를 생산하기 위해 가장 중요한 것은 표준이다. 그러나 현재 한국은 의료기관마다 데이터를 저장하는 방식이 다르다"고 비판했다.

그는 이어 "세계적인 저장 방식과도 맞지 않는 방식을 차용하고 있다. 의료 빅데이터의 적절한 활용을 위해선 우선 이런 표준화 작업부터 수행해야 한다"고 밝혔다.