국가임상시험지원재단(KoNECT)과 서울대학교병원, 범부처신약개발사업단, 서울대학교 의료빅데이터연구센터(MBRC)가 공동으로 주최한 '코리아 임상 데이터톤 2019)'이 EMR 데이터 활용에 대한 새로운 지평을 열며 성황리에 종료됐다.

지난해에 이어 두 번째로 개최된 이번 행사는 의료 진료와 연구개발에서 의료 빅데이터의 활용 방안을 찾고 이 과정에서 임상의사와 데이터 과학자가 협업해 나가는 긍정적인 경험을 선순환 시키고자 마련됐다.

이번 대회는 작년에 비해 대폭 확대된 규모로 개최됐다. 미국 MIT, 싱가폴 국립대, 서울대학교병원, 아주대학교의료원 등에서 참여한 20여명의 국내외 멘토들을 포함해 지난 대회보다 2배 이상 증가한 200여명이 참가하며 뜨거운 관심을 보였다.

특히, 서울대학교병원 수술실 빅데이터인 VitalDB와 아주대학교의료원의 공통데이터모델이 국내 임상 빅데이터로 첫 선을 보이며 기존의 MIT의 익명화된 중환자실 데이터 MIMIC-III 와 함께 데이터셋 활용의 폭을 넓혔다.

대상은 패혈증을 임상적 변수를 이용해 4개 표현형으로 분류한 14조가 차지했다. 의사 4명, 데이터 과학자 4명 등 총 13명으로 팀을 이룬 14조는 중증 질병인 패혈증을 4개의 세부 표현형별 분류에 성공했으며, 각 표현형별 치료전략을 맞춤형으로 수립 가능토록 해 환자의 예후를 개선할 수 있게 했다. 

이어서 중환자실 환자의 위급한 상황을 예측해 미리 의료진이 대처하는데 도움을 줄 수 있는 혈역학적 불안전성 예측 모델 개발팀이 최우수상을 수상했으며, 수술 후 환자의 사망 예측 모델을 개발한 팀이 우수상을 수상했다.

대상에게는 500만원의 상금이, 최우수상과 우수상에는 각각 300만원과 200만원의 상금이 전달됐다. 또한 수상팀에게는 부상으로 구글 클라우드 크래딧 1,200달러와 SK(주)C&C의 신입 서류전형 면제, 인턴쉽의 기회도 제공된다.

대상의 영예를 차지한 14조의 리더 세종대학교 데이터사이언스학과 이승원 조교수는 “이번 대회는 처음 공개된 국내 EMR 데이터를 직접 경험하고 문제 해결에 활용한 값진 경험이었다”며 “앞으로도 의료 빅데이터와 AI 기술의 활용 확대와 의사와 데이터 과학자의 협업을 통해 다양한 임상적 문제 해결에 기여하길 바란다”라고 수상 소감을 밝혔다