현재 의료법내에서 새로운 방식의 클라우드 해결법을 제시 차세대 표준 FHIR와 의료R&D전략 세미나에서 발표한 내용 (2015.1.15)

1. 대한병원정보협회 기술국장
(건국대학교병원)
이 제 관 기술사
je2kwan2@gmail.com
질의응답 기반의 개방형 클라우드 서비스
2015 스마트의료기술 세미나

2. IT기반 5대 중장기 비지니스 패러다임 전망 NIA, 2013.12
 세계 주요기관 제시 트랜드의 사례별 심층 분석 결과, 5가지 중장기 비즈니스 패러다임
변화 트랜드를 발견
paradigm shift
* EaaS (Everything as a Service)
파괴적 혁신
참고: IT & Future Strategy 제12호, IT기반 5대 중장기 비즈니스 트렌드 전망 (2013.12.18, 한국정보화진흥원)

3. 비지니스 패러다임 트랜드 이슈
 지식노동자의 몰락
– 데이터분석과 기계학습 발달, 지식업무 분야의＂이해＂요구 영역에 IT기술이 접근
– 전문지식업무의 자동화를 통해 지식노동자들의 업무를 대신하여 수행이 가능
 모든 서비스의 상품화 (EaaS, Everything as a Service)
– IT의 발전에 의해 서비스 이용량에 기반한 세부적 과금이 가능해짐
– 소비자는 필요한 항목만 선택하여 필요한 시간만큼만 분할 서비스로 이용
http://www.emagined.com/ediscovery-challenge (eDiscovery, 2013)
Clearwell(법률 문서 분석업체)은 컴퓨터 시스템을 이용 50만건
이상의 문서 중 재판과 연관된 0.5%의 문서를 정확히 추출
* 대규모 전문 변호사 집단이 수주는 걸렸을 작업을 단 3일만에 완료
컴퓨터의 전문지식업무 대체 사례 Everything as a Service 사례
Home Depot는 가정용품에서 트럭까지 다양한 제품을 시간별로
과금하는 렌탈 서비스를 제공 (Home Depot 서비스)
Flightcar는 공항에 주차된 차량을 빌려주는 P2P서비스로 자동차를
빌려주는 사람에게는 주차비와 일정액의 수익을 보장하고 빌리는
사람에게는 저렴한 요금을 보장 (Flightercar, 2013)

4. 이제는 소프트웨어 중심사회, 미래부, 2014.07.23
 SW가 혁신과 성장, 가치창출의 중심이 되고, 개인∙기업∙국가의 경쟁력을 좌우하는 사회
– 아이디어와 상상력을 SW로 실현하고 문제점을 SW로 해결하는 사회
– 창의∙개방∙협력문화가 SW를 매개로 하여 일상이 되는 사회
SW산업
(내부혁신 초점)
SW 중심사회
(국가전반 확산)
AS-IS TO-BE
SW와 전 영역간 초 융합 SW중심사회의 생태계
개인 • SW를 통해 문제를 해결하고 창업/취업/향유
- SW 조기교육, 대학교육 온라인 무료 공개강좌
- 일자리의 90%가 디지털 기술, 개인 맞춤형
기업 • SW로 신 사업을 창출할 수 있는 창조적 파괴
- 무인카 R&D비용의 90%가 SW(ex.BMW)
- 무한상상 제품(3D컴퓨팅, 구글글라스 등)
- 신 비즈니스 (IoT 등)
정부 • SW기반으로 국가 시스템을 효율/능동적 운영
- 빅데이터를 이용한 약의 효능 확인비용 절감
- 공공부문 클라우드 서비스 선도
안전한 순차증가식 → 과감한 도전(‘X’)병행
좁은 SW → 넓은 SW, SW서비스
미래부 → 전부처 + 지자체

5. 하지만… 이 친구, 기억 나세요?
 R2-D2 (알투디투, 줄여서 알투), 스타워즈 6편 모두에 등장하는 중요캐릭터
1977 1980 1983
1999 2002 2005

6. 이 친구가 우리에게 제공했던 일들
 Only Supported for Human
데이터를 저장하고 다양한 자료를 조사하고 질문자의 음성을 인식하고
상황을 파악해 추천하고 전문적인 작업을 수행하고 처리 결과를 보여주고

7. 나를 위해 R2가 하나씩 있다면 ?
 어떤 서비스를 받고 싶으세요?
 의료환경에 이런 서비스를 제공할 수 있다면?
 우리에게 정말로 필요한 건,
반복적이고 바쁜 일상 속에서
우리를 보다 중요하고
의미 있는 것들에 몰입하도록
우리의 행동과 일을
이해하고 도와주는
부지런히 살아있는 시스템

8. 여러 개의 R2를 만든다면 ?
 클라우드 로봇 (Cloud Robot) ?
– 웹 기반의 클라우드 환경을 활용한 로봇
– 로봇의 몸체는 입력된 환경을 클라우드로 보내, 이에 맞는 정보를 클라우드에서 명령 받아
실행하는 매개체 역할 담당
 클라우드 방식의 서비스 구현
– 로봇의 분석처리 엔진을 클라우드 환경으로 분리, 가벼운 클라이언트 클라우드화
– 클라우드에서 서비스를 처리하여 실행환경인 처리결과만 로봇에게 전송
– 사용자와 서버간의 매개체로써의 클라이언트 로봇 역할 수행
클라우드 로봇 클라우드 컴퓨팅 환경
① 명령 ③ 클라우드전달
⑦ 피드백 ⑤ 분석결과전달
명령 + 환경입력
SW + DATA
명령제어 엔진처리
결과전달 + 실행
② 상황인지, 환경파악
④ 정보검색, 추론, 처리
⑥ 제어결과전달
사용자
서버클라이언트 로봇

9. 똑똑한 친구가 하나 있습니다
 왓슨 (IBM WATSON)
– 2011년 2월, 퀴즈쇼 제퍼디(Jeopardy!) 최종 전에서 압도적 결과차이로 승리
– 사람들이 쓰는 자연언어로 된 질문에 신속·정확하게 대답할 수 있는 인공지능 시스템 탑재
– 방대한 양의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 적응
– 애플의 시리(Siri) 처럼 음성 작동(voice-activated) 방식으로 기능하도록 재설계
– 이용자의 질문에 즉각적으로 응답하는 음성인식 어시스턴트 애플리케이션을 개발
 왓슨의 의료분석조언 서비스 시작
– 13.04, 슬론-케터링 기념 암센터, 미국 의료보험서비스 웰포인트(WellPoint)에 최초적용
– 의료진을 위한 임상실무 조언 제공 시스템으로 활용
– 진료기록으로 환자의 상태를 파악하고 의심 질환들과 관련된 연구결과들을 제시, 의사
조수역할 수행할 수 있음을 보여줌
<IBM Power 750>
- 10 full racks
- 2880 CPU cores
- 15 TB RAM
- 80 teraflops / sec
- 10 GE ethernet

10. 왓슨, 새로운 서비스의 시작 2014.12.05
 IBM 왓슨 애널리틱스 "클라우드" 서비스: 인지컴퓨팅 기술기반의 비즈니스 분석지원
– 단일 비즈니스 분석경험, 유도예측 분석, 자연어 대화 기능, 부분유료화
자료: http://www.ibm.com/analytics/watson-analytics

11. 그리고 뉴스…
 IBM 왓슨연구소 서울시 투자의향서 제출, 유치관련 업무협약 중 (2015.01.09)

12. 왓슨의 클라우드는 어떤 서비스?
 클라우드 컴퓨팅이란 ?
– 하드웨어, 소프트웨어 등 각종 IT 자원을 인터넷을 통해 전기나 수도처럼 빌려 쓰는 과금
방식의 기술 및 서비스 방식
– IT 자원 효율성 극대화 및 비용절감, 어디서든 IT자원의 사용
 클라우드 서비스 제공형태 유형
– SaaS(서비스), PaaS(플랫폼), IaaS(인프라), BaaS(백엔드)…
Watson Analytics

13. 클라우드, 의료IT 가능한가?
 의료법 제23조(전자의무기록)
 클라우드 방식의 의료정보 솔루션에 대한 복지부 유권해석 (2013.05.26)
- 클라우드 방식은 의료기관이 아닌 타 기관의 장비를 빌려 쓰는 형식이기 때문에 환자 진료정보의
보관이나 통제, 안전성 등에 문제가 있을 수 있다는 것
- 외부 서버에 저장된 정보가 유출되거나 사적 이용 시에도 통제하는 제도적 규제방법과 수단이 아직 없음
 병원전자문서 공인전자문서보관소 위탁 보관에 대한 복지부 유권해석 (2012.07.18)
- 의료기록을 진료기록과 원무기록으로 구분, 원무기록에 대해서는 공전소 보관이 가능하다는 것
② 의료인이나 의료기관 개설자는 보건복지부령으로 정하는 바에 따라 전자의무기록을 안전하게
관리·보존하는 데에 필요한 시설과 장비를 갖추어야 한다. <개정 2008.2.29., 2010.1.18.>
③ 누구든지 정당한 사유 없이 전자의무기록에 저장된 개인정보를 탐지하거나 누출·변조 또는
훼손하여서는 아니 된다.
개인의 진료기록은 민감 정보인 건강정보로 외부 유출 시 정부주체에게 회복할 수 없는 피해를 줄 수
있다. 이는 의료인의 비밀누설을 금지한 의료법 제19조나 환자가 아닌 다른 사람에게 기록열람이나
사본발급 등 내용확인을 금지하는 의료법 제21조 제1항의 취지 등을 고려 해볼 때, 의료인이나
의료기관 개설자가 진료기록을 외부 클라우드 시스템에 보존하는 것은 의료법에 저촉될 것을 판단된다.
진료기록 외 다른 법률 규정에 따라 또는 의료기관과 환자 간 법률 관계를 명확하게 하기 위해
작성되는 각종 서류에 대해서는 별도로 규정하고 있지 않다.

14. 클라우드, 의료IT의 해법은 없을까?
 1안.유권해석을 준수
 2안.의료법을 개정
 3안.다른 대안을 탐색
– 현재 의료기관은 많은 공공의료기관에 이미 다양한 종류의 데이터를 전송하고 있는 상황
– 의료기관이 제공방식은 주로 송신처리업무이며, 전송대비 병원 수신서비스는 부족한 현실
– 수신 받은 의료서비스 공공기관은 정보공개∙데이터 개방 의무 준수요구 (정부3.0)
다수 의료기관 의료공공기관 서비스 (특수목적에 의해 수집허용)
심사평가원
질병관리본부
중앙응급센터
건강보험공단
…
기관의료정보전송
응급진료정보 응급 병상정보
요양급여정보 예방접종정보
건강보험정보 진료내역
처방내역시술 및 처치내역
의료기관으로 전달받은 데이터들 분석…
피드백 없음
정부3.0 정보공개
정보공개요청

15. 의료공공기관 서비스기반, 클라우드 문제접근
 의료공공기관의‘질의응답 기반의 개방형 클라우드 서비스’?
– 의료공공기관이 수집하고 있는 대규모 수집 데이터를 기반으로, 검색·시멘틱·자연어
처리기술을 사용하여 의료기관으로부터 요청받은 질문내용을 이해하고, 데이터를 대량으로
분석해 찾아낸 근거를 기초로 클라우드 서비스를 통해 답변을 의료기관에게 제공서비스
 서비스 방향
– 의료기관에서 직접 Public 클라우드 의료정보를 이용할 수 없으므로
– 의료공공기관에서 보유데이터를 기반으로 의료기관에게 역방향으로 클라우드 서비스를 제공
 서비스 특징
– 민감 정보를 기관내부에서 취급하도록 한 의료법 제한을 환경을 준수
– 의료법 환경에서 의료 클라우드를 서비스방식으로 현실화 하기 위한 방안 우회적 방식
– 민간기관이 아닌, 의료서비스 공공기관 중심의 클라우드 서비스
– 정보공개를 목적으로 개방형으로 운용
– 대규모 축적정보를 SaaS 클라우드 서비스 형태로 의료기관에서 이용할 수 있도록 오픈
– 의료기관이 질의한 내용을 검색하고 처리하는 서비스가 기본
– 의료전문기관이 보유한 빅데이터를 왓슨과 같은 전문분석기술을 이용, 연구데이터로 지식화
– 자연어 기반의 고성능 추론엔진으로 서비스 품질향상

16. 의료공공기관 서비스기반, 개방형 클라우드 전략
 의료공공기관의 데이터서비스 강화전략 필요: 합법적 정보수집채널 재활용
– 입력데이터 품질강화: 기존 입력데이터에 대한 데이터 품질체계 향상을 통한 신뢰성 증가
– 대규모분석 기술향상: 빅데이터와 인공지능 추론기술 접목
– 클라우드용 채널제공: 정보공개 방식을 서비스 제공을 위한 클라우드 모델로 변경, 할당
– 탄력적검색 질의처리: 방대한 데이터 탐색을 위한 자연어 기반의 질의처리 제공
– 서비스확산 투자효과: 개별 의료기관이 아닌, 산업 전체에 파급효과를 주는 대상에 투자
의료공공기관 서비스
입력데이터 품질강화
1.CCM등의 구조화된 데이터
2.누락데이터개선,수집정보확대
추론기반 대규모 분석
1.자가학습기반의 인공지능추론
2.고성능지능화 서비스접목
탄력적검색 질의처리
1.자연어 기반의 질의처리
2.표준질의를 통한 호환성보장
서비스확산 투자효과
1.산업전체에 파급효과 대상
2.서비스 투자대비 확산극대화
클라우드용 채널제공

17. 의료공공기관, 클라우드 기반의 서비스 오픈
 의료공공기관의 Private 클라우드 도입 전략
– 합법적 목적으로 데이터를 수집하는 공공기관은 해당 데이터에 대한 클라우드 서버를 구축
– 내부관점에서는 Private 클라우드 형태로 구축, 전송의료기관별 클라우드 접근권한 부여
– 접근권한을 부여한 의료기관에게 클라우드 클라이언트를 통해 정보공개 질의 서비스 오픈
의료기관들 의료공공기관 서비스 (데이터를 수집하는 공공기관)
클라우드 클라이언트
수집가공용
데이터베이스
수집
빅데이터
분석
추론기술 도입
(WATSON)
의료기관
데이터베이스
추출
클라우드 서비스
Server
(공공기관관점)② 외부 클라우드 접속
(의료기관관점)
기관의료정보전송
청구,응급,진료
권한채널관리,SLA,과금관리
⑤ 처리결과전송
④ 분석결과전송
⑥ 분석결과
③ 질의쿼리
① 분석요청
Real Time Processing

18. 의료공공기관, 추론엔진 기반의 서비스 고도화
 왓슨 등의 인공지능 추론엔진의 도입
– 방대한 기본 학습자료를 도대로 빅데이터 분석자료에 대한 접근 및 고속화 탐색처리 가능
– 자연어 검색이 가능한 질의분석 엔진을 지원하는 왓슨을 통해 클라우드에서 질의처리 가능
– AI와 빅데이터가 상호보완적인 역할을 수행하면서, 서로에게 시너지효과와 가치창출 가능
클라우드 클라이언트
수집가공용
데이터베이스
수집
빅데이터
분석
AI(왓슨)
추론
의학정보
논문정보
학습지식
최신정보
학습
의료기관
데이터베이스
추출
클라우드 서비스
Server
(공공기관관점)
자연어분석
상황정보분석
검색범위분석
질의분석
② 외부 클라우드 접속
(의료기관관점)
기관의료정보전송
청구,응급,진료
채널관리,SLA,과금관리
⑤ 질의처리결과④ 수행명령분석
⑦ 처리결과전송
⑥ 분석결과 전송
⑧ 분석결과
③ 클라우드 질의쿼리
① 분석요청
Real Time Processing
의료기관들 의료공공기관 서비스 (데이터를 수집하는 공공기관)
질의기반의 검색패턴으로 조합된 빅데이터, AI기반의 추론엔진은 방대한 데이터의 흐름이나 문서 속에 숨어 있는 패턴을 손쉽게
포착할 수 있음

19. 질의응답기반의 개방형 클라우드 서비스 과제
 국가 차원의 의료공공기관에서 의료 클라우드 플랫폼 R&D 연구과제를 수행필요
– 유사하거나 중복된 방식의 빅데이터 사업을 플랫폼 방식으로 연계 통합
– 개별 의료기관의 빅데이터 사업지원에서 파급효과가 큰 의료공공기관 개방형 서비스로 투자
 의료 클라우드 플랫폼 R&D 연구과제 연계수행 필요
– 클라우드 기반의 의료지식정보 질의응답시스템을 플랫폼화
– 지식데이터교환 방식
– 질의교환 방식
– 처리데이터를 위한 정보규격
– 개인정보 익명화 처리 표준기준 및 기술적 서비스 적용
– 클라우드 정보 기밀성 및 무결성 보장 표준규격에 대한 연구
– 기술환경이 다양한 의료기관에서도 이용 가능한 호환체계에 관한 연구
– 클라우드 서비스 브로커리지(CSB, Could Service Brokerage) 형태의 연계 표준화
 의료공공기관의 수집데이터 품질향상을 위한 연구과제 수행필요
– CCM(Clinical Contents Model)기반의 구조적 데이터를 포함하여 수집정보 개선
– 질의결과 정보제공 활용결과 피드백을 자동수집을 통해 품질향상 체계마련 연구

20. 의료공공기관의 통합데이터 활용정책 전략
 보건복지부 빅데이터 활용 전략 (2015.1)
– 보건복지부 문제인식, 보건의료빅데이터 활용을 위한 기본계획 수립 착수
• 보건의료분야 빅데이터 활용방안을 구체화 취지
• 기관별 빅데이터 활용 거버넌스 체계 수립
– 기관별 보유 데이터 파악, 어떻게 활용할 수 있는지 연구 진행하게 될 것
– 연초 기본계획 수립에 착수 2015.10월말 완료예정
– 보건의료 빅데이터 컨트롤 타워  복지부 수행 or 별도의 수행기관 설립가능
– 최대 이슈 개인정보보호에 대한 가이드라인 마련 전망
• 의료공공기관 및 대형병원 적극검토, 민감 진료정보등 개인정보보호 지침필요
• 기본계획 수립으로 개인정보보호 가이드라인도 마련될 것
– 보건의료 빅데이터 활용 기본계획 수립 추진이 늦었음
• 상당수 기관이 빅데이터 활용을 넘어 서비스를 출시하는데, 때늦은 거버넌스
• 국민의 삶의 질 향상
• 서비스 창출과 산업 증진에 노력해야 할 때

21. 스마트의료, 개방형 클라우드 서비스 전략의 결론
 개방형 스마트 의료정보 이용사회로 변화
– 정부의 공공데이터 개방정책은 개인중심의 맞춤형 서비스와 정보공유를 통한 소통을 지양
– 국민이 이용 가능한 스마트 의료기술의 발판 마련을 위해서는 공공의료기관 정보활용필수
– 손쉬운 질의분석 및 추론방식의 서비스는 공공의료기관의 데이터활용도를 증대시킬 것임
 개별의료기관 의료정보 활용방식의 변화
– 개별 의료기관이 사용할 수 있도록 의료공공기관이 보유한 대규모 의료수집 데이터를
왓슨과 같은 질의분석이 가능한 클라우드 형태로 서비스를 연계·제공함은,
– 개별 의료기관이 보유한 고립된 의료정보지식정보의 태생적 한계를 극복하여 확장가능
– 공공의료정보와 연계로 새로운 진단·치료의 연구방향을 지원할 수 있는 지능화된 스마트
의료정보환경으로 진화할 수 있음
 개방형 데이터의 고품질 선순환방식 생태계의 변화
– 개별의료기관은 정확하고, 누락없는 고품질의 데이터를 전송하는 생태계를 마련하는 계기
– 제공기관은 신뢰성 있는 분석과 분석결과의 피드백을 통한 고품질 강화 마련

22. 경청해 주셔서 감사합니다.