[바이오타임즈] 디지털 트윈(Digital Twin)으로 의학과 한의학 통합의료를 구현하면 환자의 건강을 증진할 수 있을 것이라는 관측이 나왔다. 

‘디지털 트윈’이란, 현실 세계를 컴퓨터에 옮겨 놓은 디지털 복제품이다. 시뮬레이션(Simulation)을 통해 현실에서 발생할 수 있는 상황이나 결과를 예측한다. 

더불어민주당 신현영 의원과 대한노년근골격의학회는 22일 국회의원회관 제2세미나실에서 토론회를 열었다. ‘초고령 시대 통합의료의 미래’를 주제로 한 이번 토론회는 윤사중 존스홉킨스대(Johns Hopkins University) 교수가 ‘미국의 의∙한방 통합 의료상황과 노년을 위한 스마트 헬스케어’를 주제로 발제했다. 

먼저 윤사중 교수는 “노화와 질병은 다르다”고 운을 떼며 “노화가 진행된다고 해서 질병 상태로 이어지는 것은 아니다”라고 강조했다. 그러면서 그는 “노화는 ’건강’과 ‘질병’의 한 축에서 질병 상태로 밀어내는 벡터의 힘”이라며 “나이가 들수록 질병 상태로 미는 힘이 강해진다”고 설명했다. 이어 “이런 측면에서 노년기에 진입할수록 약과 각자의 몸에 맞는 맞춤 의료가 필요하다”고 덧붙였다. 

윤 교수에 따르면 현대의학과 한의학을 합친 ‘통합의학’은 효과와 안정성 측면에서 과학적 증거가 검증된 보완대체의학을 병행한다. 다시 말해, 가용한 의료 자원을 동원해 환자에게 최적화된 서비스를 제공한다고 보면 된다. 

이를 바탕으로 한 통합진료는 1차원부터 4차원까지 단계별로 이뤄져 있다. 1차원적 통합은 한의학은 한의사에게, 의학은 의사에게 진료받는 완전히 분리된 개별 진료 단계, 2차원적 통합은 주치의로부터 다른 분야 의료진에게 컨설팅을 받는 단계다. 3차원적 통합은 ‘다학제 진료(Multidisciplinary Team Approach)이며 4차원적 통합은 디지털 트윈을 통해 각각의 의료가 분리되지 않은 스마트 헬스케어다. 

특히 다학제 진료는 미국 존스홉킨스를 비롯해 하버드(Harvard), 예일(Yale), 스탠퍼드(Stanford) 대학교, 시더스시나이병원(Cedars-Sinai Medical Center) 등과 영국 옥스퍼드(Oxford), 케임브릿지(Cambridge) 대학교 등에서 이뤄지고 있다. 

또 윤 교수는 ‘디지털 트윈을 통한 스마트 융합 진료’를 설명했다. ‘스마트 융합진료’는 유전체 정보와 건강검진, 개인의료기록, 디지털 바이오 마커, 라이프 로그(Life-log) 등 근거 기반 데이터로 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 위험은 최소화하고 효과는 최대화한다. 단순히 숫자만 늘리는 수면 연장이 아닌 건강 수명을 연장한다는 게 윤 교수의 설명이다. 

그렇다면 스마트 융합진료를 위한 디지털 트윈 데이터는 어떻게 프로세싱할 수 있을까. 윤 교수는 “검진, 의료, 유전체 로우(raw) 데이터는 비정상화 돼있다”며 “데이터베이스화된 검진, 의료, 유전체 데이터는 정리된(sorted) 형태로 만든 다음, 디지털 스레드(thread)로 저장해 특정 분야에 구조화된 데이터로 만든다”고 설명했다. 이어 “풀리 디지털 트윈 데이터(Fully Digital Twinned Data)가 될 때 비로소 의미가 있다”고 덧붙였다. 

일각에서는 유전자 시퀀스 비용에 대한 우려의 목소리도 나온다. 이에 대해 윤 교수는 “먼저 유전자 기반 디지털 트윈은 유전자 정보를 실제 의료에서 다룰 수 있는 컴퓨터의 윈도우 같은 운영체제”라며 “유전자 정보의 대중화로 전 국민이 건강검진 시 보험 적용 여부 관계없이 옵션으로 가질 수 있는 14만 원 정도”라고 밝혔다. 

한편 윤 교수는 디지털 트윈을 통한 스마트 융합진료의 효과도 밝혔다. 윤 교수는 “스마트 융합 진료는 해를 끼치지 않는다는 점에 초점을 맞췄다”며 “디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 부작용이 예상되는 약 처방을 피할 수 있다”고 설명했다. 이외에도 근거 기반 AI 예측으로 예방 의료를 구현할 수 있으며 DNA를 기반으로 환자 개개인의 필수 유전적 정보를 임상에서 실시간으로 제공한다. 

윤 교수는 “디지털 트윈의 핵심은 ‘미병’(未病, 특정 질병을 진단받지는 않았지만 건강하지도 않은 상태) 환자”라며 “정밀의학에 기반한 본인 디지털 트윈의 AI 예측을 통한 능동적 개인 맞춤형 예방으로 평생 건강관리 생태계 조성과 건강수명 연장을 기대해볼 수 있다”고 강조했다. 

마지막으로 윤 교수는 “디지털 트윈을 활용한 사전 예측을 통해 고위험성 병을 예방한다”며 “약이나 의료적 치료에 들어가기 전 본인의 디지털 트윈에 시뮬레이션해보고 정확한 치료가 가능하다”고 설명했다. 이어 “실시간으로 관련된 의료적 근거를 제공해 환자 본인이 진단보조 AI와 처방보조 AI와 함께 의료진의 도움을 받아 능동적으로 결정하고 참여할 수 있다”고 말했다. 

[바이오타임즈=염현주 기자] yhj@biotimes.co.kr

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