Mobile Devices and Health(모바일 기기와 건강)

 (발표자: 박민지)

[정의 및 의의] 건강(wellness)과 병의 진단, 예방, 관리에 대한 적절한 정보를 얻기 위해 센서, 모바일 앱 등을 이용하는 모바일 헬스는 이론적으로 언제 어디서든 급성 및 만성적인 의학적 상태(medical condition)가 발생하였을 때 이를 감시하고 개입할 수 있게 한다.

[사회적 배경] 북미 성인의 81%가 스마트폰을 소유하고 있고, 40% 이상이 만성질환을 2개 이상을 가지고 있으며 미국 전체 의료 지출의 71%가 만성질환 관리에 쓰이는 현실을 고려하였을 때, 모바일 헬스는 가까운 미래에 효과적으로 활용될 수 있는 매력적인 선택지로 고려되고 있다.

[논문의 목적] 모바일 헬스는 원격 감지(remote sensing), 소비자용 개인 정보(consumer-facing personal technologies), 그리고 인공지능(AI)이 융합되어 있는 개념이다. 이번 논문에서는 감지(sensing), 디지털 바이오마커 및 디지털 치료의 현황을 살펴보고 모바일 헬스를 임상치료에 통합시키기 위해 해결해야 하는 과제들을 다룰 것이다. 마지막으로, 모바일 헬스가 직면하고 있는 규제 및 윤리적 문제들에 대해서도 논의함으로써 이 글을 통해 실무자와 정책 입안자가 빠르게 진화하고 있는 이 분야의 핵심 양상을 이해할 수 있도록 하겠다.

[센서] 1.수동 센서(passive sensor) – 수동 센서란 측정 가능한 데이터를 모으는 것으로, 핸드폰은 우리가 가장 흔하게 볼 수 있는 수동 센서이다. 이 센서는 3차원 공간에서 가속도, 회전, 위치를 감지하는 9축 관성운동 센서를 탑재해 움직임과 위치추적이 가능하다. 이를 통해 하루 동안의 걸음 수 뿐만 아니라 지리적 위치, 기압, 주변 빛, 소리, 터치스크린 압력 등을 감지할 수 있다. 이러한 기능을 카메라 기능과 함께 이용한다면 스마트폰을 낙하감지기, 폐 활량계, 또는 심박 측정기로도 이용할 수 있다. 이 밖에도 웨어러블 장치나 손목밴드(wrist-worn fitness band) 센서를 통해 각종 생체신호를 감지하고 이를 일상 기기와 연결하는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)이 형성되고 있다.

2. 능동 센서(active sensor) - 능동 센서란 환자의 주관적인 증상을 측정하는 센서로, 이전까지 주기적으로 환자에게 묻는 형식으로만 얻을 수 있었던 정보(만성 통증, 불안, 물질 사용 장애 등)를 객관적으로 얻을 수 있게 하였다. 생리학적 순간 평가(Ecologic momentary assessment, EMA)를 통해 환자의 행동과 경험을 실시간으로 반복 샘플링하여 기존 방법에 비해 회상 바이어스를 줄이고 단기적인 변화도 측정할 수 있게 되었다.

[디지털 바이오마커] 센서로부터 얻어지는 원시 데이터(raw data)가 임상적 유용성을 가지기 위해서는 디지털 바이오마커로 처리되어 건강 관련 결과를 예측, 설명하거나 영향을 평가할 수 있어야 한다. 디지털 바이오마커란 걸음 수, 평균 수면시간 등이 포함된 개념이다. 임상적으로 의미 있고 이용 가능한 디지털 바이오마커를 찾고 검증하는 과정은 아직 초기 단계라 여러 분야 전문가들의 노력이 필요한 상황이다.

[디지털 치료와 진단] 단순히 원격으로 환자 상태를 감시하는 것만으로 저절로 임상 결과가 개선되지 않는다. 직접 의학적 상태를 예방하고, 관리하고 치료하기 위해서는 적극적인 개입이 필요하다. 하드웨어와 소프트웨어의 혁신을 결합하여 만들어진 디지털 치료에는 흡입기 사용 시간, 빈도, 위치를 추적하는 “스마트”흡입기를 이용한 천식 관리, 가상현실 프로그램을 이용한 통증관리, 또는 이산화탄소 감시를 통한 공황장애 치료가 포함된다. 디지털 진단은 파킨슨(자세, 걸음걸이, 목소리 등에 대한 정보를 이용), 자폐증(눈동자 추적), 우울증(목소리 분석) 등의 진단에 도움이 될 수 있는 기기로 아직 초창기 단계이고 더 엄격하고 더 광범위한 임상적 검사가 필요하다.

모바일 헬스가 해결해야 할 가장 주요한 과제는 센서나 어플 사용의 높은 감소율이다. 사용자들의 참여율을 높이기 위한 방법에는 크게 두 가지가 있다. 먼저, 환자와 의료공급자가 공동의 추적목표와 계획을 세운다면, 지속적인 추적관찰과 치료 참여가 가능할 수 있다. 또는 식단과 혈당의 상관관계처럼 질병의 패턴에 영향을 줄 수 있는 행동에 대해 환자가 직접 이해하고 관리할 수 있게 돕는 개인 분석 결과를 제공한다면 지속적인 참여의 동기부여가 될 수 있다.

[임상 치료와의 통합] 의료현장에서는, 두 가지 도전과제가 모바일 헬스의 실용화를 막고 있다. 첫째로는 방대한 양의 데이터이다. 이러한 정보를 의사들에게 임상 조치 또는 이해에 도움이 될 수 있는 디지털 바이오 마커(증상의 시간 및 심각도 등)로 제공해야 할 뿐만 아니라, 정보 수집을 위해 힘써준 환자에게도 직접적인 가치를 주어야 한다는 어려움이 있다.

두 번째 과제는 이미 과포화된 workflow에 어떻게 정보를 포함하고 표시해야 하는가, 하는 문제이다. 전자건강기록(electronic health record, EHR)과 통합하는 것은 현재 매우 어렵고 많은 비용이 들지만 최근 연방정부는 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)라는 데이터 교환 표준을 통해 상호운용성(Interoperability)을 요구하고 있다. FHIR을 이용한다면 어플리케이션 등 제 3의 정보가 EHR로 통합될 수 있다. 예를 들면, 애플의 경우 자사의 어플리케이션에서 수집한 정보와 FHIR이 적용된 전자기록(FHIR-enabled EHR)상의 정보가 상호교환 될 수 있게 하였다(그림1). 그러나 동등한 EHR 접근성이 없는 안드로이드의 경우 향후 효율성 감소와 윤리적 문제들이 제기되자 이러한 우려를 불식시키기 위해 최근 CommonHealth 라는 오픈소스 프로젝트(https://commonhealth.org)를 시작하였다.

[그 외 과제들] 1. 규제 – 이전까지 의료기기에 대한 규제와는 다르게 모바일 헬스 기술에 대해서 FDA는 다른 접근법을 제시하였다. Digital Health Software Precertification(“Pre-Cert”) Program을 통해 품질 및 조직의 우수성을 입증한 기업을 사전 승인하여 그들의 제품은 간소화된 사전검토를 받고 출시하도록 하는 대신, 시판 후 성능 모니터링을 통해 안전성과 효과를 입증하도록 하였다.

2. 검증 – 디지털 바이오마커 기기들은 자신들의 원시 데이터와 알고리즘에 대한 접근을 제한하고 있기 때문에 독립적으로 그 정확성을 검증하는 것이 힘들다. 참조 data set을 구성하고 검증 시험 결과를 발표하는 등 투명성 보장 및 객관적 검증이 이루어져야 임상적 치료에 사용될 수 있을 것이다.

3. 윤리적 문제 – 미국의 경우 인터넷과 스마트폰의 사용율이 저소득층, 장애인, 노인 및 시골 인구에서 낮게 조사되었고 미국 스마트폰 사용자의 반 이상인 안드로이드 이용자들은 iOS 이용자들에 비해 수입이 더 적은 것으로 나타났다. 이는 iOS 기반의 모바일 헬스 어플리케이션이 (EHR 정보에 대한 차등접근으로 인해) 안드로이드보다 더 체계적인 서비스를 제공한다면 모바일 헬스로 인해 사회의 건강 격차가 더욱 악화될 수 있다.

건강격차를 악화시킬 수 있는 더욱 심오한 요인은 전자기기를 읽고 쓸 줄 아는 능력(digital literacy skills)이다. 읽고 쓰거나(literacy) 수학적인(numeracy) 능력이 부족한 경우, 또는 디지털화된 환경에서의 문제 해결 능력이 낮은 대다수의 미국 성인들에게 의료기기를 다루고 데이터 폭주를 관리하는 것은 어려운 일이다. 이 격차는 영어 이외의 언어로 모바일 헬스 기술이 제공되지 않는다는 점에서 더욱 심화될 가능성이 있다.

4. 개인정보와 자율성 – 모바일 헬스 기술은 사물인터넷과 연결되면서 점점 더 큰 범위에서 우리가 동의하지 않은 목적을 위해 우리의 신체나 행동을 보여주고 있을 수 있다. 건강 및 비건강 정보가 클라우드에 유입되고 이를 기업과 정부 등이 활용한다면 업무 중 직원의 스트레스 평가, 또는 과거 건강 기록에 따른 특정 제품에 대한 차등가격 제시 등이 이루어질 수 있다. 뿐만 아니라, 대중에게 공개되지 않은 알고리즘과 결합되어 소외계층에 대한 편견이 강화될 수 있기 때문에 모바일 헬스 기술의 부주의한 활성화는 자율성과 개인정보의 침해를 초래할 수 있다.

[결론]

모바일 헬스 기술은 추적 기능과 행동 및 기타 개입이 시너지효과를 내면서 건강에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 도구이다. 해결해야 할 몇 가지 중요한 과제들이 남아있지만 앞서 말했듯이 그에 대한 적절한 보완이 이루어진다면 상당수의 위험요인은 해결될 수 있다. 

논문 홈페이지 : https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra1806949

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