지난주 발표한 폐암치료 연구에 이어, 국립암센터(원장 서홍관)에서 가명정보를 활용한 암 환자의 장기 합병증과 만성질환 예측 연구결과가 도출되었다.

이번 사례는 국립암센터에서 진료를 받은 주요 6대 암 환자의 장기 합병증과 만성질환의 발생을 9년간 장기 추적조사한 것으로, 가명정보 활용 5대 분야 7개 과제의 하나로 추진되었다.

이번 연구는 국립암센터 임상 정보(20만명), 국민건강보험공단(이하 보험공단) 진료정보(20만명) 등 양 기관이 보유하고 있는 건강관련 빅데이터를 가명처리해 결합한 최초의 사례이다.

가명정보 결합을 통해 국립암센터 내원 환자의 임상정보와 보험공단의 진료정보를 활용하여 암 생존자에게 주로 발생하는 합병증, 만성질환* 등 중요 정보를 관찰할 수 있었다.

국가암등록통계자료에 따르면, 이번 연구에 포함된 6대 암은 우리나라에서 주요하게 발생하는 암종으로 전체 암 발생의 63%를 차지한다.

최근에는 조기 진단 기술과 치료 기술이 발달함에 따라 국내 암 환자의 5년 상대 생존율이 70.3%으로 향상되면서, 5년 이상 암 생존자의 1차 치료 이후에 발생하는 장기적인 합병증과 만성질환의 관리를 통한 ‘치료 후 관리’의 중요성이 커지고 있다.

이번 연구의 1차 분석결과로, 국립암센터를 방문한 환자 중 암이 없었던 환자(이하 일반 환자)에 비해 암 환자에서 합병증과 만성질환(심뇌혈관질환, 대사질환, 근골계질환)의 발생이 많은 것을 확인하였다.

6대 암환자가 일반 환자군에 비해 심뇌혈관질환 중 심부전(81%↑), 심근경색(50%↑) ,뇌졸중(25%↑) 발생 빈도가 더 많았으며, 특히 심부전의 발생 빈도가 심뇌혈관질환 중에서 가장 높은 것을 확인할 수 있었다.

근골격계질환 중에서 골절은 6대 암 환자에서 일반 환자군에 비해 47% 발생이 더 많았고, 대사질환 중에서 가장 대표적인 당뇨병의 발생은 35% 더 많았다.

일반 환자에 비해 암 환자에서 대사질환, 심뇌혈관질환, 근골격계질환 발생이 많았으며, 이는 암 생존 후 장기적인 합병증과 만성질환의 지속적인 관리와 예방이 중요함을 시사한다.

향후 심층분석을 통해 6대 암종별 장기 합병증과 만성질환의 세부발생현황과 발생 주요 요인을 파악할 예정이다.

나아가 이번 결합데이터를 적용한 AI학습을 통해 암 생존자들의 생애주기 전반에 걸쳐 장기적인 질환에 대한 위험요인을 파악하고 질환을 예방할 수 있는 예측 모델을 제시할 계획이다.

국립암센터 서홍관 원장은 “암 생존율이 향상되면서 암 생존자가 200만 명에 이르는데 암 생존자의 삶의 질 향상을 위해서는 암 치료 이후의 적극적인 건강관리가 매우 필요하다”고 하며 “이번 시범사례를 통해 암 생존자의 만성질환 관리뿐만 아니라 정밀의료를 통한 임상의료 효율이 증대할 것으로 기대되며, 향후 인공지능기술을 활용한 환자 중심의 맞춤형 의료 서비스에 중추적인 역할을 할 것으로 예상된다.”고 하였다

개인정보보호위원회 윤종인 위원장은 “이번 사례는 지난번 폐암 치료효과 연구 사례에 이어 보건의료 빅데이터의 안전한 활용의 가능성을 보여준 결과”로 “향후 개인정보의 안전한 활용의 또 다른 축인 마이데이터와 연계해, 실증데이터와 예측모델에 기반한 맞춤형 의료서비스까지 개발된다면 국민건강 증진에 다양하게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

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