흩어져 있는 내 의료데이터, 이제는 표준화로 연결된다!!

병원마다 같은 검사라도 용어나 코드가 다르다는 얘기를 자주 듣습니다.

현장에서도 데이터만 통일돼도 업무가 훨씬 줄어든다고 하더라고요.

이번에 보건복지부가 상호운용성 R&D 첫해 성과를 공유했다는 소식이 나오면서 의료데이터 표준화가 본격적으로 움직이기 시작한 느낌이 들었습니다.

 

왜 의료데이터는 병원마다 다른 걸까

의료기관마다 사용하는 시스템이 다르고 용어 체계도 각자 달라서 연결이 쉽지 않았습니다.

그 때문에 진료정보 교류가 더디고 연구자들은 데이터를 맞추는 데 많은 시간을 써야 했습니다.

전처리 비용이 크게 든다는 얘기가 늘 따라붙은 이유도 여기에 있습니다.

이번 상호운용성 R&D가 풀려고 하는 문제

2025년부터 시작된 상호운용성 지원 R&D는 병원별 용어와 구조를 표준으로 맞춰주는 기술을 개발하는 사업입니다.

특히 AI가 서로 다른 코드를 자동으로 매핑해주는 기술이 핵심으로 소개됐습니다.

이 과정이 자리 잡으면 진료정보 교류가 훨씬 쉬워지고 연구 데이터 준비 비용도 낮아질 가능성이 큽니다.

첫해 성과에서 나온 변화 조짐

정책 방향과 기술 개발 준비 상황이 공유되면서 실제 의료 현장에서 활용될 수 있는 그림이 조금씩 드러나고 있습니다.

검사 이력이나 진단 정보가 병원 간에 비교하기 쉬워지는 구조가 갖춰지면 의료 품질에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 의견도 나왔습니다.

AI 기반 표준 자동화가 중요한 이유

의료데이터 표준화를 사람 손으로 일일이 맞추기는 한계가 있습니다.

병원이 많고 코드가 계속 바뀌기 때문에 자동화 기술이 반드시 필요합니다.

이번 R&D가 바로 그 지점을 집중적으로 다루고 있어서 앞으로 의료기관의 데이터 연동 속도를 높일 가능성이 있습니다.

앞으로 기대되는 변화

병원 간 데이터 이동이 자연스러워지면 환자는 더 일관성 있는 진료를 받을 수 있고 연구 환경도 개선될 것입니다. 의료데이터가 연결되는 방향으로 흐름이 바뀌고 있다는 점에서 의미 있는 첫걸음이라고 느껴졌습니다.