< 분산형 임상시험 신기술 개발 연구 개시모임 기념 사진 >

< 총괄책임자인 서울대학교병원 김경환 융합의학기술원장 >

서울대학교병원은 8월 3일(목) 의학연구혁신센터 서성환홀에서 연구계획을 검토하고 사업 추진 의지를 다지기 위한 ‘분산형 임상시험 신기술 개발 연구 개시모임’을 개최하였다.

분산형 임상시험(DCT, Decentralized Clinical Trials)이란, 임상시험에 디지털 기술을 접목하여 환자가 시험기관을 직접 방문하지 않고도 임상시험 절차 대부분을 비대면으로 진행할 수 있는 방식이다.

주관연구기관인 서울대학교병원을 비롯해 7개의 병원과 10개의 IT 기업으로 구성된 컨소시엄은 금번 모임을 기점으로 원격 모니터링 등 분산형 임상시험 핵심 기술에 대한 개발연구를 본격적으로 추진한다. 최첨단 기술을 확보해 분산형 임상시험의 국내 저변을 확대하고, 글로벌 수준의 임상시험 경쟁력을 갖추는 것이 목표다.

< 서울대학교병원 컨소시엄 구성도 >

기존 방식 대비 높은 환자 접근성과 저렴한 비용의 이점을 가진 분산형 임상시험은 최근 세계적인 트렌드로 부상했다. 특히 지난 5월 미국 FDA의 가이드라인 발표에 힘입어 분산형 임상시험 시장은 앞으로도 지속적인 성장세를 보일 것으로 기대되는 중이다.

과제의 핵심인 ‘원격 모니터링 시스템’은 이번 연구를 통해 개발되는 임상시험데이터웨어하우스(CTDW)에 기반한다. CTDW에는 의무기록·검사결과 등 병원 내 데이터부터 웨어러블 기기 등을 통해 수집되는 원외 데이터까지 모든 임상시험 데이터가 등재되며, 데이터를 익명화하여 의뢰자 등에게 실시간 제공할 수 있다.

원외 데이터의 광범위한 수집을 위한 ‘환자기관 원외자료 수집 플랫폼’ 개발도 함께 이뤄진다. 기구축된 서울대학교병원 임상시험관리시스템과 스마트 임상시험 앱, 협력사의 웨어러블 기기 등을 CTDW에 연동하여 다량의 원외 데이터를 일목요연하게 수집·관리할 예정이다.

이로써 원격 모니터링 기술이 실용화되면 개인정보보호 등의 규제로 실현이 어려웠던 ‘원격 모니터링 시스템’을 국내 최초로 구축하여, 기존에 시험기관을 직접 방문해 진행해야만 했던 모니터링 업무의 효율이 대폭 증진될 것으로 기대된다.

총괄연구책임자 김경환 융합의학기술원장(심장혈관흉부외과)은 “분산형 임상시험은 임상시험의 효율성을 증진하고 신약개발 기간을 단축하는 경제적 이점도 있지만, 무엇보다 환자 간 임상시험 접근성의 불평등을 해소해 환자중심 임상시험을 가능케 하는 강력한 도구라는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

이어서 “환자중심병원인 서울대학교병원은 분산형 임상시험 신기술 개발 연구를 주도하여 환자중심 임상시험 생태계를 조성하고, 디지털 의료 혁신을 달성하는 데 앞장서겠다.”라고 덧붙였다.

< 서울중증환자 공공이송센터 서울 4권역 확대 운영 심포지엄 단체 사진 >

8월 10일(목) 서울의대 암연구소 이건희홀에서 서울특별시와 함께 '서울중증환자 공공이송센터(Seoul Mobile Intensive Unit Care, 이하 SMIUC) 서울 4권역 확대 운영 심포지엄'을 개최했다.

SMIUC는 서울시가 서울대학교병원에 위탁하고 있는 사업으로, 이동 중 상태 악화가 우려되는 중증응급환자를 중환자실과 같은 장비를 갖춘 특수구급차로 이송하는 체계다.

노영선 SMIUC 센터장(서울대학교병원 응급의학과 교수)에 따르면, 2021년 이용현황을 분석한 결과 SMIUC를 이용한 환자군이 미이용군에 비해 응급실 내 사망률이 85%, 24시간 병원 내 사망률이 23% 각각 감소했으며, 사업을 시작한 2016년부터 지난 6월까지 중증 환자를 총 6,567건 이송했고, 코로나19 사태를 거치며 이송한 위중증 환자는 1,079명이라고 설명했다(호흡곤란, 급격한 혈압 변화, 부정맥, 심정지 등으로 이송 중 처치를 받은 환자 포함).

이러한 성과를 바탕으로 2022년 6월부터 이송권역이 수도권 지역으로 확대됐으며, 3월부터는 기존 2곳(서울대학교병원, 강남스테이션) 외에 보라매병원, 서울의료원 2곳이 더해져 4팀 체제로 운영하고 있다.

해당 심포지엄에서 경북대병원 응급의학과 류현욱 교수는 서울 외 지역의 장시간 이동 과정에서 중증환자를 안전하게 이송하는 체계가 필요하다고 주장했으며, 중앙응급의료센터 윤순영 중앙응급의료상황팀장 역시 “중앙응급의료센터에서는 SMIUC를 벤치마킹해 사업계획을 구상중”이며 “이송 수요와 의료자원 분포를 고려해 선정된 지자체별 전담 의료기관이 MIUC를 도입·운용해야 한다.”라고 주장했다.

이날 패널토론에 참석한 보건복지부 관계자는 “제4차 응급의료기본계획에서 발표한 중증응급환자 이송체계 개선방안의 일환으로 SMIUC를 참조한 차량과 장비, 의료진을 구성해 내년 하반기에 시범사업을 개시할 것”이라고 밝혔다.

< 행사 포스터 >

서울대학교병원이 엔비디아(NVIDIA)와 함께 헬스케어 분야 최신 인공지능(AI) 기술을 공유하는 ‘HCLS(Healthcare & Life Science) Summit Korea 2023’ 행사를 8월 25일(금)부터 이틀간 개최했다.

25일 행사에서는 브래드 제네로 엔비디아 글로벌 헬스케어 얼라이언스 리드가 엔비디아의 헬스케어용 오픈 소스 체계 모나이(MONAI·Medical Open Network for AI)에 대해 소개했으며, 서울대학교병원 융합의학과 김영곤 교수는 '의료 이미지 분석을 위한 딥러닝'에 관한 연구 결과(피부 병리학 대규모 데이터 세트 구축 및 데이터 품질 평가)를 발표했다.

또한 엔비디아 측은 신약 개발 클라우드 서비스 BioNeMo를 활용한 생성형 AI 기술을 소개했으며, 서울대학교병원에서는 방사선종양학과 장범섭 교수가 ‘방사선 종양학에서 생성적 AI를 향하여: 유전체학 연구 및 신약 개발의 발전’을, 융합의학과 김광수 교수가 ‘생물정보학에 인공지능의 통합: 서열 및 공간 전사체 데이터 활용하기’를 발표했다.

행사 이틀째인 26일에는 CMI 서성환 연구홀에서 의료 개발자와 의료 영상 임상 연구자를 위한 부트캠프 세션을 진행하였다. 이 세션은 의료 이미지 딥러닝 기술을 공유하는 현장 실습의 형식으로 진행했다.