P4의료와 디지털 헬스케어

 

 P4의료와 디지털 헬스케어 

 

디지털 헬스케어의 궁극적 목적이라고 할 수 있는 P4 의료는 의료계 종사자이거나 헬스케어 분야에 관심이 있는 사람이라면 자주 접해봤을 것이다.

 

P4 의료란 2000년 중반에 소개된 개념으로
P로 시작되는 의료 혁신의 목표인
예측 의료(Predictive Medicine),
맞춤의료 (Personalized Medicine),
예방의료 (Preventive Medicine),
참여 의료(Participatory Medicine)를 뜻한다.

 

P4 의료

 

4가지의 의료 혁신의 목표를 자세히 알아보자

 맞춤의료 

 

맞춤의료는 어떠한 개인을 약물에 대한 반응, 질병 위험도 등을 통해 분류하고 이를 통해 개인에 맞춘 의학적인 결정을 내리거나 약을 처방하는 등을 하는 의학적인 절차이다.

 

맞춤의료는 의료의 궁극적인 지향점 중 하나를 잘 보여주고 있다. 환자들은 모두 다른 유전적, 생물학적, 생화학적 특성을 가지고 있다. 후천적으로는 환경적, 생활적인 요인에서도 차이를 보인다.

 

이러한 환자의 개별적인 특성 때문에 치료법은 물론 식생활에 대해서도 다른 결과를 보인다. 즉, 같은 질병을 가졌더라도 환자의 개별적 특성에 의해 A 환자에게 효과가 있던 약이 B 환자에게는 효과가 없을 수 있거나 부작용이 발생할 수도 있다. 이는 음식에 대해서도 같다.

 

개별환자의 특성에 맞는 차별화된 치료와 관리를 제공해 효과를 극대화시키고 부작용을 최소화시키는 것이 맞춤의료의 목적이다.

 

맞춤의료의 출발은 개별환자의 특징과 상태를 파악하는 것에서 시작한다. 이를 완벽히 파악하기 위해서는 유전체분석, 전사체, 단백질체, 대사체, 미생물체, 후성 유전체 등의 생물학적 특성은 물론 환자가 노출되는 환경에 대한 데이터도 필요하다.

 예방의료와 예측 의료 

 

예방의료는 질병의 치료(disease treatment)와 반대되는 개념으로 질병이 일어나기 전에 미리 방지하는 방법이다. 질병은 유전적 요인이나 환경적 요인에 영향을 받기 때문에 이것들을 분석함으로써 질병이 발생하기 전에 미리 질병 발생의 확률을 예측할 수 있고 이를 방지할 수 있다.

 

예측 의료는 질병의 발생 확률을 예측하고, 이를 통해 질병을 방지하거나, 질병이 환자에게 미칠 영향을 유의하게 줄이는 것을 수반한다. genomics(유전체학), proteomics(단백질체학), 등 다양한 예측의 방법론이 있는데 가장 기본적인 방법은 유전학으로 미래의 질병을 예측하는 것이다.

 

예방의료와 예측 의료는 환자의 데이터 구현에도 큰 역할을 한다. 환자가 스마트폰이나 웨어러블디바이스, 사물인터넷 센서 등을 활용한다고 생각해보자.

병원에서는 물론 일상에서도 환자의 상태를 실시간으로 지속해서 정량적으로 파악해 질병의 발병, 재발, 악화를 사전에 예측하고 예방방법까지도 모색할 수 있을 것이다.

 

예방의료와 예측의료의 예시로 안젤리나 졸리의 이야기를 할 수 있겠다. 안젤리나 졸리는 유전자분석을 통해 유방암과 난소암의 발병 위험도가 각각 87%, 50%로 높다는 것을 ‘예측’하였다. 이에 따라 유방암과 난소암을 ‘예방’하기 위해 2013년에는 유방절제술, 2015년에는 난소, 난관절제술을 받았다고 뉴욕타임스를 통해 알렸다.

유전자분석을 통해 발병 위험도 등을 알 수 있지만 이것이 매우 정확하다고 말하기는 어렵다. 하지만 환자의 종합적인 특성을 파악하여 ‘예측’할 수 있고 ‘예방’할 수 있다는 것이다.

 

자동차의 경고등 또한 비슷한 예시이다. 자동차에 경고등이 뜬 것을 본 적 있는가?

자동차에 경고등이 떴다는 것은 어떤 문제가 생길 것을 ‘예측’해 운전자에게 알리고 이를 ‘예방’하기 위한 조치를 취할 것을 권고하는 것이다. 사람들은 이러한 경고등을 보고 자동차 서비스센터 등을 방문해 차를 점검하고 수리를 맡긴다.

 

최근 웨어러블센서 등을 통해 개인의 건강을 측정하는 사람들이 많아지고 있다. 이런 디지털 헬스케어로 인한 예측과 예방 활동은 P4 의료 구현에 핵심적인 역할을 하게 될 것이다.

 

웨어러블 디바이스 헬스케어

 

 

 참여의료 

 

참여의료는 의료환자가 의사와 함께 의학적인 결정에 참여하는 것이다. 최근 다양한 디지털 헬스케어 기능들이 등장함으로써 개인이 의사에 의존하는 정도가 점점 줄고 있다.

 

이전에 말했던 바와 같이 이제는 인간을 디지털화하는 웨어러블 센서, 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅, 소셜미디어, 인공지능이 등장했다.

이런 데이터를 측정하는 주체는 병원 안의 의료인이 아닌 병원 밖의 환자, 개인이다.

즉, 새로운 데이터가 새로운 방식으로 새로운 주체에 의해 측정, 통합, 분석된다. 이 데이터의 소유권은 병원이 아닌 환자에게 있으며, 의료 과정에서 환자의 능동성과 권한이 강화된다.

 

환자가 의학적인 결정에 '참여'한다는 것은 의료에 있어서 중요한 일이다. 과거에는 인터넷 등의 보급이 원활하지않고 정보가 적었다. 이로인해 환자와 의료진 간의 정보가 비대칭적이었다. 하지만 최근에는 검색엔진 등의 발달과 웨어러블디바이스 등을 통해 환자가 의료진을 만나기 전 본인의 건강 상태를 어느정 도 예측할 수 있게 되었다.

 

그렇다. 이는 예측 의료, 예방의료와도 연관성이 있다.

환자들은 의료진에게만 의존해 의료진의 말을 믿을 수밖에 없었지만, 현재에는 환자와 의료진 간의 정보 비대칭성이 점점 줄어들면서 환자가 본인의 의료활동에 ‘참여’하게 된다는 것이다.

 

의료진에게만 의존하는 것이 아닌 환자가 주체가 되어 본인의 건강관리를 할 수 있게되는 것이 참여 의료의 목적이다.

 

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