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건강보험심사평가원이 의약품안전사용서비스(DUR)을 활용한 감염병 예측 모형을 만들고 있지만 메르스, C형감염, 지카바이러스에 대한 예측이나 분석은 불가능한 상태인 것으로 나타났다.
실제로는 발생하는 환자 수가 많고 약 처방자료가 대규모로 확보된 독감 발생 현황에 대한 전반적 흐름을 내다보는 수준에 머무른 것으로 확인됐다.
초기단계임을 감안해도 감염병 예측이 가능한 질병은 굉장히 제한적이기 때문에 향후 지속적인 연구가 진행된다고 해도 이를 활용할 수 있을지 여부는 긍정적이지 않다는 분석이다.
건강보험심사평가원은 최근 ‘감염병과 DUR’을 주제로 36회 심평포럼을 개최, 건강보험 빅데이터를 기반으로 한 감염병 조기 진단 및 예측 DUR 시스템 연구결과를 발표했다.
연구는 과거 의약품 사용자료를 기반으로 감염병 질환 청구 건을 분석, 예측하는 방식으로 진행됐다.
급성 호흡기감염증(항바이스제), 급성 열성호흡기질환(항생제, 해열제, 진해제), 급성 소화기감염증(지사제), 열성 소화기질환(지사제) 등으로 구분했고 DUR 처방건을 주 데이터로 분석을 내렸다. 그 결과, 독감 환자의 흐름을 파악하는 등 예측이 가능했다는 설명이다.
연구를 주도한 심평원 약제정책연구팀 김동숙 팀장은 “DUR 연계 감염병 예방 시스템은 아직 시기상조일 수 있지만, 국가차원의 예방대책을 신속하게 마련하는 것이 중요하다는 의미도 진행된 연구”라고 언급했다.
기존 표본감시로는 한계가 존재하고 역학조사는 발생 이후 진행되기 때문에 사전 예측이 필요하다는 입장이다.
다만 “DUR 정보의 한계로 응급상황이나 검사 등 주요한 정보가 누락된 상태다. 단계적으로 지리정보 시스템을 연계해 정보를 확장해야 한다. 특정 질환을 타겟팅하는 등 종합적 보완이 필요하다”고 밝혔다.
전문가들 “예측 너무 어려운 실정”
일선 연구진들은 심평원이 감염병을 예측하겠다는 부분에 “아직은 못 미덥다”는 입장을 내놨다.
이날 토론에 나선 고려대 안산병원 최원석 감염내과 교수는 “구글의 플루 트렌트가 나오고 있는 것처럼 DUR과 빅데이터를 활용한 내용은 국민 건강권 향상에 어떤 의미로든 긍정적으로 반응할 것이다. 하지만 해결해야 할 과제가 많다”고 언급했다.
통상적 질병에 대해서는 일부 예측이나 분석이 가능하지만 메르스 등 특정 질환을 연구하기는 어렵다는 것이다.
심평원의 연구도 독감으로 한정된 것처럼 그 범위를 넓히기는 어려운 태생적 한계를 극복하는 작업이 필요하다는 설명이다.
김 교수는 “진단코드도 잘 판단해 설정해야 한다. 사실상 코드는 의료기관이 심평원에 청구 시 작성하기 때문에 약제사용과 질병을 연결시키는 과정에서 오류가 발생한다. 기본적으로 이 부분을 표준화해야 한다”고 언급했다.
서울대학교 보건대학원 조성일 교수 역시 “우선순위는 DUR을 통한 실시간 감시 및 조기 감지 기능을 활성화하는 것이다. 예측은 두 번째 문제다. 일기예보가 틀리는 것처럼, 예측은 빗나갈 수밖에 없다”고 주장했다.
고려대 의과대학 안형진 교수는 “전 국민 데이터를 통해 감시체계를 만드는 것은 현 시점 중요한 부분이다. 하지만 예측모형은 언제나 어렵다. 답을 내놓기가 어렵기 때문이다. 분명 한계가 존재해 지금보다 더 통합적인 시각이 필요하다”라고 말했다.
안 교수는 “질병관리본부, 건강보험공단을 포함한 여러 유관기관에서 동일한 연구를 진행하고 있다. 그간 타 기관에서도 동일한 말을 했다. 이를 중복 사업으로 실시하지 말고 이를 한 곳에 모으는 연구가 절실한 상태”라고 지적했다.
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