국내 의료IT업체 "의학적 내용 고려 안 된 듯"

환자의 질병을 정확히 진단하려는 노력은 인류 역사와 함께 발전해 왔다. IT 기술이 발전하면서 의료 분야에 IT 기술을 적용해 질병을 진단하려는 노력도 활발하다.

북한 역시 의료 정보화 연구의 일환으로 질병진단에 IT 기술을 적용하려는 시도가 진행되고 있는 것으로 알려졌다. 

대북 소식통에 따르면 김일성종합대학은 최근 김일성종합대학학보(정보과학) 2018년 제64권 제1호에 '진단 알고리듬 구성에서 증상들의 수값화와 증상들사이 거리 계산의 한 가지 방법'이라는 논문을 수록했다.

이 논문은 질병진단을 위한 알고리즘에 관한 것이다. 

논문은 질병 진단 프로그램에서 쓰이는 진단 알고리즘이 환자가 입력한 여러 증상들을 분석 종합해 해당한 진단결과를 예측하도록 설계한다고 설명했다.

일부 선행한 진단 지원 체계에서는 의학적 증상 자료들을 그대로 이용해 일정한 제한성을 가지게 되므로 종합적인 질병들이 아니라 제한된 부문의 질병들에 대한 진단을 진행하고 있다고 밝혔다. 예를 들어 유방암 진단, 심장질병 진단, 장티푸스성열병진단 및 치료 등 특정 분야의 진단에 증상 분석이 활용되고 있다는 것이다.

이 논문은 보다 일반화되고 종합적인 진단 알고리즘을 구성하는데서 중요한 의미를 가지는 증상들의 숫자값화와 증상들사이의 거리를 계산하는 방법을 연구했다고 밝혔다.

 

이 논문은 각 증상에 특성값을 부여하고 그것들을 분석해 질병을 진단하는 방식을 사용하고 있다.

진단 프로그램에서 이용하는 모든 증상들을 숫자값화하고 임의의 두 증상 사이의 거리를 계산함으로써 증상들의 유사한 정도를 양적으로 평가한다는 것이다. 논문은 환자들이 입력한 증상들을 놓고 여러 질병들의 증상들과의 유사성에 기초해 진단을 하는 것이 연구의 목적이라고 설명했다.

이 논문에 대해 국내 대표 의료IT업체에 문의했다. 논문의 수준과 의미를 전문가에게 분석해달라고 의뢰한 것이다.

의료IT업체 관계자는 "질병 예즉을 생각하는 알고리즘을 생각한 듯 하지만 정보과학 측면에서만 접근한 것 같다"며 "의학적인 근거 자료는 안 보인다"고 지적했다. 그는 "질병 증상에 대한 결과론적인 통계 정도 수준"이라며 고도화된 질병예측 알고리즘이나 시스템과는 비교하기 어렵다고 설명했다.

관계자는 "질병예측이라는 것은 환자의 진단정보, 의료차트, 간호기록, 유전체, 개인습관 등 다양한 의료데이터를 가지고 그것을 활용한 정보과학, 의학 알고리즘이 필요한데 이 논문은 단순히 증상결과에 대한 통계적인 자료를 위한 내용"이라고 분석했다.

즉 북한의 이 논문 알고리즘은 의료진이 쓸 수 있는 수준은 아니라는 것이다. 아마도 이 알고리즘은 의료, 질병 정보를 제공하는 스마트폰앱이나 웹서비스 또는 병원에서 진료 전에 환자가 스스로 증상을 체크할 수 있도록 해주는 초기 문지 서비스 등에 활용하려는 것으로 추정된다.

강진규 기자  maddog@nkeconomy.com

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