2021년 11월 10일 “성공예감 김방희입니다”라는 KBS 라디오 프로그램에서 약 30분간 ‘디지털치료제’가 주제로 다루어졌다. ‘디지털치료제’에 대한 우리 사회의 관심을 볼 수 있는 예이다.

지난 컬럼에 이어 이번 주에는 미래의 디지털 헬스에 대한 Bryn과 Yifat의 견해를 살펴보고자 한다. Bryan은 현 수준을 디지털 헬스 시대의 새벽으로 평가하고 찬란한 태양이 떠오르는 시점에 일어날 일들을 추정하였다.

Yifat는 제2형 당뇨병의 디지털치료제로서 디지털 모니터링과 중재(코칭)에 대한 임상시험 결과를 소개하였다. 전망과 임상시험 결과를 함께 살펴봄으로서 독자들의 실현 가능한 insight를 기대한다.

▶디지털 헬스에 대한 전망

단기적 관점에서 디지털 헬스는 코로나 팬데믹과 같은 상황에서 예방과 치료의 효율성 증대에 기여하였다. 전염병이 발병하는 동안 가장 중요한 일은 감염자(특히 무증상 감염자)를 식별하고 격리하여 적절한 조치를 취하는 것이다.

그 과정에 디지털 장치가 감염 여부 시험뿐만 아니라 감염 경로의 추적과 예측을 지원하였다. 뿐만 아니라 감염 확산을 방지할 수 있는 앱 솔류션들을 제공하였다. 물론 그 과정에 개인정보 보호 문제가 제기되기도 하였다.

이 조치로 사람들의 활동 제한을 최소화하면서도 환자들을 세분화하여 더 많은 환자들을 치료하고 위험도가 높은 환자들을 집중적으로 치료할 수 있도록 효율적인 체계를 마련하는데도 지원하였다.

디지털 기술은 원격의료와 자동화된 맞춤형 건강 서비스를 가능하게 한다. 이를 위해선 데이터의 수집과 전송, 저장, 분석이 필수적인데, 그 과정에 정보를 보호할 수 있는 기술과 법제가 먼저 갖추어져야 한다. 아울러 분석을 거쳐 생산된 정보와 조치가 고도의 목표를 달성할 뿐만 아니라 안전하게 사용할 수 있는지 검증되어야 한다.

대부분의 디지털 헬스 솔루션들은 영역별로 다를 수밖에 없다. 마치 각 질병에 대해 다른 의약품이 사용되는 것처럼 영역별로 다른 모델을 개발해야 할 수도 있고, 근거는 주로 과거의 데이터들이라는 한계가 있다. 또 다른 문제는 데이터의 표준화와 예측 모델의 한계이다.

디지털 헬스의 핵심적 근거는 빅 데이터인데, 현 상황에선 글로벌 데이터들이 표준화되지 않아서 데이터 세트를 각각의 알고리즘에 결합하기가 어렵다. 때로는 발병할 수 있는 질병을 모르는 상태에서 그 질병의 발생과 모니터링, 예방, 치료에 필요한 모듈을 개발해야 할 수도 있다.

그러나 의료에선 투명하고 재현 가능하며 재사용 가능한 서비스가 제공되어야 한다. 이와 관련한 초기 과정에 데이터 4원칙 FAIR 즉, Findability(찾을 수 있어야 하고), Accessibility(접근할 수 있어야 하고), Interoperability(상호 운용할 수 있어야 하고), Reusability(재사용할 수 있어야 함)가 제시되었다.

어떻든 디지털 헬스는 개인 맞춤형 건강관리와 공중 보건이라는 두 가지 목표를 달성하기 위하여 계속 발전할 것이다. 장기적 전망을 예측하는 것이 어렵지만, 현재 생산되는 성과를 보면 디지털 헬스는 우리가 예상했던 것 보다 훨씬 빠른 속도로 발전하고 있다.

실시간 분석과 기계 학습, 고도화된 센서, 스마트폰의 첨단화된 내장형 시스템 들이 첨단화되고 그것들을 활용할 수 있는 기술들이 연이어 개발됨에 따라 이질적인 인구 집단으로부터 다 변수 빅 데이터 수집과 수시-중장기 분석이 가능해지고 있다.

이에 따라 근거기반의 환자식별과 조치, 진행 추정, 모니터링이 획기적으로 개선되고 있다. 각 가정에서 디지털 치료를 목격할 수 있는 미래가 다가오고 있다. 이미 증강 및 가상 현실 운동게임(exergaming), 뇌-기계 인터페이스가 약물 사용 장애나 주의력결핍과잉행동장애(ADHD)를 치료하고 있고 그 유효성과 안전성에 대한 근거들도 제시되었다.

다만 경제성과 시장성은 지속적으로 입증해 가야하는 숙제이다. 그럼에도 불구하고 결국에 디지털 헬스 생태계와 디지털 클라우드가 더 많은 데이터와 개선된 알고리즘으로 더욱 스마트해질 것이다. 그것들은 노동 집약적인 작업을 자동화하고 인간이 수행하는 역할을 재편할 것이다.

전문적 의사 결정마저도 디지털 시스템에 의존할 수 있다. 이미 디지털 헬스 생태계는 과학적 그리고 기술적, 사회적, 정치적, 경제적 요소들이 지배하는 다차원 구조로 편성되었다.

그 중 한 차원의 침체나 부진은 전체의 구동을 방해하거나 진전을 지연시킬 수 있다. 이를 잘 알고 있는 선진국들은 타이밍 전쟁을 시작하였다. 다수의 실패에도 불구하고 새로운 아이디어와 열정은 디지털 헬스 세상을 앞당길 것이다.

▶제2형 당뇨병의 디지털치료제로서 디지털 모니터링과 중재(코칭)

디지털 치료 플랫폼과 공인 당뇨병 관리 및 교육 전문가(CDCES)에 접근(access)의 융합 적용이 제2형 당뇨병 환자의 치료 결과에 미치는 영향을 조사하였다(ClinicalTrials. gov: NCT04057248). 3개월간 당화혈색소(HbA1c)와 자가 보고한 체중과 혈당 조절의 만족도를 추적하였다. 또한 플랫폼에 기반한 혈당 변동성의 개선 효과를 조사하였다.

HbA1c가 8.5% 이상인 12명의 참가자(75% 남성, 연령 55.4 ± 9.9)에게 Dario 디지털 치료 플랫폼(혈당 측정기, 테스트 스트립, 모바일 앱 및 구동중인 CDCES에 액세스 권한)이 제공되었다. 3개월간의 중재 기간 동안 앱을 통해 혈당 수치를 추적하고 CDCES와 정기적으로 소통했다.

중재 전후의 임상 결과와 자가 보고 데이터를 비교하고, 혈당 변동성의 시간 궤적을 평가했다. 그 결과 HbA1c(10.2 ± 1.6%에서 8.2 ± 1.4%)와 공복 혈당(210.1 ± 82.6 mg/dL에서 171.1 ± 67.6 mg/dL), HDL(42.37 ± 11.90에서 45.42 ± 12.92), 체질량지수(32.23 ± 5.88에서 35.78 ± 5.95), 체중(2.42 ± 0.51에서 2.92 ± 0.90; 최고 5점 - 최저 1점)과 혈당 조절 만족도(2.50 ± 0.67에서 3.83 ± 1.03; 최고 5점 - 최저 1점)가 유의성 있게 개선되었다. 선형 혼합 모델을 사용한 사례 분석에서 3개월 동안 환자의 혈당 변동성이 아래 그림과 같이 유의성 있게 개선되었다.

소수를 대상으로 실시한 임상시험이지만 실시간 피드백과 코칭에 대한 액세스가 있는 당뇨병 디지털 플랫폼이 혈당변동성의 감소와 함께 당화혈색소와 같은 당뇨병 지표의 개선에 기여함을 확인하였다. 더 큰 규모의 연구가 진행되어야 하겠지만 환자 중심의 실시간 디지털 자가 모니터링과 중재가 제2형 당뇨병 환자들의 개인 맞춤형 치료의 중요한 방안이 될 수 있음을 시사하고 있다.

환자와 연구자들은 묻고 있다. Can digital therapeutics be the ‘no pill solution’ to reversing diabetes?