Lessons learned from implementing OMOP CDM in Japanese oncology
본 연구는 수술 절차 및 측정 데이터의 표준화 과정에서 발생하는 사소한 어려움에도 불구하고, 대규모 국제 관찰 연구를 위해 일본의 종양학 전자 의무 기록 데이터를 OMOP CDM 형식으로 변환하는 것이 매우 실현 가능하다는 것을 입증한다.
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현대 의학의 광활한 풍경 속에서, 조용한 혁명이 수술실이 아닌 병원의 디지털 기록 저장소에서 일어나고 있습니다. 수십 년 동안 의사들은 신약의 효능을 증명하기 위해 임상 시험에 의존해 왔지만, 이러한 시험은 종종 통제된 환경에서 엄격하게 선별된 환자들을 대상으로 하기에 일상생활의 복잡한 현실을 항상 반영하지는 못합니다. 치료법이 일반 인구에게 실제로 어떻게 작용하는지 이해하기 위해, 연구자들은 사람들이 병원을 방문하고, 진단을 받고, 약을 복용하면서 매일 생성하는 수백만 개의 기록인 '리얼 월드 데이터(real-world data)'를 연구해야 합니다. 문제는 모든 병원이 각기 고유한 코드와 형식을 사용하여 정보를 다르게 기록하기 때문에, 서로 다른 곳의 데이터를 결합하여 더 큰 그림을 보는 것이 거의 불가능하다는 점이었습니다. 이를 해결하기 위해 글로벌 연구 커뮤니티는 의료 정보를 위한 보편적 번역기인 'OMOP 공통 데이터 모델(OMOP Common Data Model)'을 개발했습니다. 이것을 도쿄의 병원이 뉴욕의 병원과 직접 대화할 수 있도록 돕는 표준 언어라고 생각하십시오. 즉, 각 병원의 특정 기록을 공유된 형식으로 번역하여 함께 분석할 수 있게 해주는 것입니다. 이 접근 방식은 효과적인 치료법의 발견을 가속화하고 전 세계적으로 환자 케어를 개선할 것을 약속하지만, 지역 기록을 이 새로운 표준으로 변환하기 위해서는 거대하고 정밀한 노력이 필요합니다.
일본 국립암센터 동부 병원의 연구팀은 이 번역 과정이 일본의 복잡한 종양학 분야에서도 작동할 수 있는지 테스트하기 위해 나섰습니다. 그들은 2015년부터 2022년 사이에 유방암 치료를 받은 약 8,400명의 환자의 전자 의무 기록에 집중했습니다. 그들의 목표는 환자를 치료하거나 새로운 치료법을 발견하는 것이 아니라, 기존의 병원 디지털 기록을 OMOP 형식으로 성공적으로 변환할 수 있는지, 그리고 특화된 품질 대시보드를 통해 정확성을 확인할 수 있는지를 확인하는 것이었습니다. 이는 매우 중요한 테스트였습니다. 왜냐하면 다른 국가들은 이미 이러한 데이터의 대규모 네트워크를 성공적으로 구축했지만, 일본은 자국의 특정 의료 기록을 변환하여 국제 연구에 사용할 수 있음을 아직 입증하지 못했기 때문입니다. 연구팀은 환자의 병력, 검사 결과, 치료 세부 사항이 포함된 원시 텍밀 파일을 가져와 모든 단어를 글로벌 표준에 매핑하는 고된 작업을 시작했습니다. 그들은 특정 유형의 암에 대한 일본의 진단 코드가 올바른 국제 개념과 일치하는지, 그리고 도쿄에서 처방된 약물이 유럽이나 미국의 약물과 동일한 물질로 인식되는지를 반드시 확인해야 했습니다.
이 변환의 결과는 대체로 고무적이었습니다. 연구진은 진단, 검사, 약물 처방을 포함한 주요 환자 케어 영역 전반에 걸쳐 80% 이상의 임상 정보를 성공적으로 표준화할 수 있음을 발견했습니다. 그들은 수천만 개의 개별 데이터 포인트를 처리했으며, 3,900만 개 이상의 검사 결과와 약 30만 건의 처방을 새로운 형식으로 변환했습니다. 이는 일본의 시스템이 관찰 연구의 글로벌 네트워크에 합류할 역량이 있음을 입증했습니다. 그러나 이 과정에 장애물이 없었던 것은 아닙니다. 연구팀은 수술 절차가 번역하기 가장 어려운 영역임을 발견했습니다. 대부분의 다른 데이터는 매핑할 수 있었지만, 해당 시스템에서 사용되는 구체적인 수술 용어들이 국제 표준과 잘 일치하지 않아 그 부분의 데이터가 불완전하게 남았기 때문입니다. 또한, 특정 검사의 날짜 누락이나 혈압과 같은 활력 징후의 불분명한 측정 단위와 같은 기록상의 공백 문제도 발생했으며, 이는 수동으로 해결하거나 제외해야 했습니다.
변환된 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 연구진은 데이터의 유효성과 완결성을 검증하는 약 2,000개의 자동화된 점검을 실시했습니다. 오류나 실패를 나타낸 점검은 단 24건뿐이었으며, 이는 전체 변환 데이터셋의 품질이 매우 높다는 것을 시사합니다. 나타난 소수의 오류는 주로 환자의 사망 정보나 약물 용량와 같이 특정 테이블의 정보 누락과 관련된 것이었으며, 연구팀은 이를 변환 소프트웨어를 개선하거나 원본 기록을 보완함으로써 해결할 수 있는 문제로 식별했습니다. 또한 이 연구는 중요한 문화적, 행정적 장벽을 부각했습니다. 일본 정부는 OMOP 시스템에서 사용하는 국제 어휘와 아직 연결되지 않은 자체 표준 의료 코드를 사용하고 있습니다. 이는 일본의 병원이 이 글로벌 네트워크에 참여할 때마다 로컬 코드와 국제 코드 사이에 수동으로 가교를 만들어야 함을 의미하며, 이는 상당한 인적 노력이 필요한 시간 소갑적인 작업입니다.
궁극적으로, 이 연구는 일본의 의료 기록이 전 세계의 데이터와 함께 분석될 수 있는 형식으로 변환될 수 있음을 증명합니다. 이는 일본의 리얼 월드 데이터를 활용하여 암 치료 효과에 관한 대규모 국제 연구를 지원할 수 있는 인프라가 존재함을 확증합니다. 그러나 앞으로 나아가기 위해서는 기술적인 변환 그 이상의 것이 필요합니다. 일본의 의료 용어를 글로벌 표준과 연결하여 번역 과정이 더 매끄러워지고 수동 작업에 대한 의존도를 낮추는 조율된 노력이 요구됩니다. 더 많은 일본 병원이 이러한 방법을 채택하고 정부 차원의 국가적 의료 데이터 표준화 움직임이 진행됨에 따라, 암 치료에 대한 글로벌 이해에 기여할 일본의 잠재력은 더욱 강력해질 것입니다. 이곳에서의 연구는 글로벌 통합 의료 데이터베이스를 향한 여정이 복잡할지라도 충분히 가능하다는 것을 보여주는 청사진 역할을 하며, 전 세계 환자들에게 혜택을 줄 수 있는 미래 연구의 길을 열어주고 있습니다.
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