종합의료정보시스템 구축사업의 일환인 DW(Data Warehouse) 구축사업에서 ‘사이베이스 IQ 12.6’을 도입한 건국대병원은 개발자와 사용자 관점을 모두 만족시키는 최상의 도입효과를 끌어내 선진 의료서비스를 제공하는 최고의 병원으로 자리 잡고 있다.
경영·진료 분석 등의 DW 구축사업을 기반으로 하여 건국대병원은 향후 전사적 진료 검색 시스템의 기능을 강화해 모든 임상연구까지 지원할 목표를 세우고 있다.
Ｉ글·김나연 기자·grace@datanet.co.krＩＩ사진·김구룡 기자·photoi@naver.comＩ
‘사이베이스 IQ 12.6’ DW 도입 … 데이터 분석능력·사용자 이용효율 ‘극대화’
건국대병원은 컴포넌트기반개발(CBD) 방법론을 적용해 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 전사자원관리(ERP) 시스템 등 사용자 환경을 웹 기반으로 전환함으로써 첨단 의료원으로 거듭났다. 의료진은 언제 어디서나 다양한 접속 경로를 통해 병원의 모든 업무처리를 할 수 있는 의료정보시스템을 구축한 것이다.
또한 의료영상전송시스템(PACS), 진단검사의학정보화시스템(LIS), 데이터웨어하우스(DW), 의무기록 광파일시스템, 원가계산시스템(ABC), 그룹웨어, 홈페이지 등의 종합의료정보시스템까지 갖췄다.
언제 어디서나 접속 가능
종이로 된 진료기록부 대신에 모든 의사들은 PC에 의무기록을 남기고, 엑스레이 촬영도 필름을 확인하지 않고 모니터에서 영상으로 확인할 수 있는 EMR 시스템 안에는 OCS(처방전달시스템)가 포함돼 있으며, 검사결과에 대한 정보를 관리하는 시스템인 LIS(진단검사의학정보화시스템)도 포함돼 있다.
이처럼 건국대병원의 종합의료정보시스템은 기존 사용하던 LIS, ERP, OCS를 EMR이라는 큰 틀로 묶어 하나의 시스템으로 만들었다.
건국대병원 의료정보팀 한기태 팀장은 “DW 구축은 종합의료정보시스템의 한 부분을 차지하고 있는 것으로, OCS, EMR, ERP 등이 하나의 카테고리를 형성해 DW에 들어있다”고 설명했다. 한 팀장은 “기간계 시스템들은 지난 2004년 3월 30일부터 개발하기 시작해 다음해 8월 병원 신축 개원과 함께 오픈했고, DW는 2004년 12월 개발을 시작, 5개월 후에 오픈했다”고 밝혔다. 의료정보시스템은 환자를 중심으로 ‘이 사람으로부터 언제 어떠한 데이터가 발생됐다’는 것이 시스템의 키가 되어 돌아가는데, DW는 6개월에서 1년과 같은 장시간 동안 발생된 환자들의 여러 가지 주제영역별 데이터를 뽑아 분석하는 데이터이다. 그동안 병원에서는 각 부서에서 요구하는 자료를 의료정보팀이 그때그때 배치 프로그램을 만들어 제공해 왔지만. DW를 구축하면 한달씩 데이터를 체계적으로 모아 각종 분석자료로 만들어 낼 수 있다.
분산된 데이터의 통합된 정보제공
그간 의료정보시스템 내에서 월별 데이터, 분기데이터, 일년치 데이터 등을 뽑으려면 다른 시스템에 방해도 많이 미치고 운영계DB에도 무리가 가는 등의 문제점이 있었다.
이에 건국대병원은 각 부서와 시스템에 흩어져있는 보고서와 통계장표들을 보다 효율적으로 활용하고, 하나의 시스템에서 관리·분석 가능토록 해 경영자들의 의사결정에 도움을 주고 병원의 경영 효율성을 높이고자 DW를 구축했다.
한기태 팀장은 “새로 구축한 DW에는 데이터를 일별로 적재하지 않고 매월 1일에 한번 적재하게 했다”며, “월별로 데이터를 쌓아나가므로 월별 분기별 데이터 비교가 더욱 수월해졌다”고 설명했다.
변동 가능성(진료 예약 및 취소, 이에 따른 수입)이 많은 병원 데이터 특성상 일별 데이터적재는 데이터의 신빙성에 문제가 있을 수 있다고 판단, 데이터 적재는 매달 한 번으로 고정시켰다는 것이 한 팀장의 설명이다.
특히 금융업계 쪽에서는 DW를 구축하는 주목적이 경영분석이나 BI의 활용을 위한 ‘실시간 데이터 분석’을 크게 강조하고, 통신업계에서는 고객분석 마케팅에 데이터를 활용하기 위해 단 몇 분전 데이터도 활용해 데이터 정확성을 확보하는 모습이 차이점을 보인다. 이에 대해 한 팀장은 “병원에서는 불과 몇시간 전 데이터도 계속 바뀔 수 있고, 한번 적재된 데이터가 정확하게 고정되는 것이 아니다”라며 “일별 데이터를 월 데이터 통계결과와 비교해도 틀리는 부분이 나타나고, 매일 데이터를 적재하면 DW 부하도 만만치 않다. 굳이 실시간으로 봐야할 데이터가 있다면 그 부분은 운영계 시스템에서 처리할 수 있고 대량 데이터는 DW에서 처리한다”고 덧붙였다.
데이터 활용성 큰 폭 개선
건국대병원은 DW를 구축함으로써 그동안 병원경영 등에 사용할만한 통계 분석 관련 데이터를 만들기 위해 수작업으로 일일이 데이터를 찾아 모아 분석하던 시간 및 비용적 측면의 낭비를 크게 절감하게 된 것에 대해 큰 만족감을 드러냈다.
DW구축으로 개발자 관점과 사용자 관점으로 각각 큰 효과를 얻었다고 밝힌 한기태 팀장은 “다양한 분석 방법을 통해 분석능력이 강화됐고, 각종 월간/년간 보고서를 DW로 처리하므로 운영계의 부담을 최소화했다”고 밝혔다. 그는 또 “분산된 OCS, EMR 데이터의 통합된 정보를 DW를 통해 제공할 수 있고, 이는 각종 임상지표까지 제공할 수 있는 기반이 돼 향후 더 큰 의료서비스의 질적 향상을 기대하고 있다”고 덧붙였다.
병원 내 DW 사용자들의 만족도 또한 만만치 않다. 보고 자료를 위한 문서 작업시간이 단축되고, 그래프 및 엑셀 등을 통한 자료 이용 효율이 극대화 됐다는 것이 사용자들의 공통된 목소리다. 뿐만 아니라, 프로그램의 개발 없이도 사용자의 조작으로 여러 형태의 정보 분석이 가능하고 특히 월/년 단위 보고서에 대해 크게 빨라진 응답속도를 치켜세웠다.
임상실험 지원 등 확대 개발 추진
건국대학병원은 앞으로 모든 임상연구를 지원하는데 역량을 집중, 진료기록 데이터 또한 분석하고 활용가능한 새로운 데이터로 만들어 주는 것이 DW구축의 궁극적인 목표라고 밝혔다. 예를 들자면 17세 미만 여자 환자 중에서 특정 증상이 있던 환자를 찾고 싶으면 검색이 가능하게 하고, 특정 조건을 지정하고 특정 약물을 복용한 환자들의 데이터를 분석해 사용할 수 있게 한다는 것. 또, 혈액검사를 한 임상병리 데이터를 잘 분석해서 이 사람이 미래에 일어날 수 있는 질병을 예측하는 등, 이 같은 일은 잘 갖춰진 데이터 마이닝 과정을 거치면 가능하기 때문이다.
이에 건국대병원은 DW 구축 등 1차 개발을 이미 완료해 8개 주제영역의 서비스를 개시하고 있으며, 현재 2차 개발을 진행하고 있다. 이를 통해 임상 지표에 대한 관리를 가능케 하고, 3차 개발을 거친 다음 진료 검색 시스템의 기능 강화로 모든 임상연구를 지원할 수 있는 체계를 갖춘다는 것이 건국대병원의 향후 로드맵이다.
데이터 처리 관련 개발자·사용자 만족도 ‘대폭’ 개선
한기태 | 건국대학교병원 의료정보팀 팀장
이기종 DB를 쓰고 있다. 정보계 DB로 사이베이스를 택한 이유는.
기간계 DB로 오라클을 사용하고 있고, 오라클에도 DW 관련 여러가지 툴이 있다는 것을 알고 있다. 그렇지만 오라클 ERP와 같은 DW 툴은 시스템에 너무 무겁게 느껴졌다. 또한 가장 중점을 뒀던 부분이 사용자 요구를 충분히 반영할 수 있는 시스템 만드는 것이었는데, 사이베이스가 그러한 부분을 가장 잘 충족시킬 수 있는 적합한 툴로 판단했다.
뿐만 아니라, 장시간 배치프로그램이 돌아갈 때도 사이베이스 IQ는 원활한 속도를 유지해 다른 제품에 비해 높은 점수를 얻었다.
DW 구축 시 가장 중점적으로 검토한 부분은.
병원에서 발생하는 데이터는 변경과 수정이 많이 일어난다. 그날그날 마감을 하고 마감 데이터를 DW에 적재하더라도 이전 데이터가 또 변경이 일어날 수 있다. 그래서 데이터를 매일 DW에 적재하는 시스템은 사용자들이 거의 신뢰하지 않는다. 따라서 매월 말일에 마감 시킨 데이터를 DW에 적재하는 것이 데이터 신뢰성 확보를 위한 최선책으로 생각했다.
또한 의료정보시스템을 개발하면서 이미 DB 설계 시 DW에 관련된 사항을 충분히 반영했기 때문에 DB에서 DW로 데이터를 넘길 때도 큰 무리 없이 넘길 수 있게 했다.
DW 구축 후 시스템 만족도는.
통상 병원을 새로 개원했을 때 시스템 안정기간이 2년 정도 걸린다. 2년 동안 무수히 많은 튜닝 작업이 일어난다. 건국대학병원은 신축 개원 후 이제 2년이 지나면서 시스템 안정기에 접어들어 불만요소는 거의 없는 편이다.
DW를 구축함으로써 다양한 분석 방법을 통해 분석능력이 강화됐고, 각종 월간/년간 보고서를 DW로 처리하므로 운영계의 부담을 최소화했다. 또 분산된 OCS, EMR 데이터의 통합된 정보를 DW를 통해 제공할 수 있고, 이는 각종 임상지표까지 제공할 수 있는 기반이 되어 향후 더 큰 의료서비스의 질적 향상을 기대하고 있다.
이 밖에도 병원 내 DW 사용자들의 만족도 또한 만만치 않다. 보고 자료를 위한 문서 작업시간이 단축되고, 그래프 및 엑셀 등을 통한 자료 이용 효율이 극대화 됐다. 프로그램의 개발 없이도 사용자의 조작으로 여러 형태의 정보 분석이 가능하고 특히 월/년 단위 보고서에 대한 응답속도가 크게 빨라졌다.
