[스타트業人] 精密 醫療 先鋒, 메디플렉서스 ‘醫療데이터 分析·開發者 이야기’

[IT東亞 차주경 記者] ‘스타트業人’은 빠르게 發展하고 成長하는 스타트業 속에서 일하는 사람의 이야기를 담고자 합니다. 正確히는 ‘그들은 무슨 일을 할까?’라는 궁금함을 풀고자 합니다. 많은 IT 企業이 ‘人材’를 採用하기 위해 熾烈하게 競爭하고 있다는데, 정작 該當 人材는 그 企業에서 무슨 일을 하는지 궁금하잖아요. 例를 들어, 같은 部署, 같은 職銜을 가진 구글의 人材와 페이스북의 人材는 똑같은 일을 하고 있을까요?

이番에 스타트업人으로 紹介할 企業은 ‘메디플렉서스(代表 김동규)’입니다. 수많은 醫療데이터를 分析해서 高次元 臨床硏究의 시뮬레이션을 돕는 솔루션 ‘올리(AllRe)’를 만든 곳입니다. 이들은 나아가 醫療데이터 分析과 活用 範圍를 넓히고 價値算定 基準도 樹立, 우리나라가 世界 醫療데이터 分析·活用 先進國으로 발돋움하도록 디딤돌을 놓을 計劃도 가졌습니다.

메디플렉서스에서 올리를 만드는 開發者 정혜승 올리솔루션 팀 責任 리더, 그리고 醫療데이터 分析 業務를 맡은 임수빈 分析서비스 팀 責任 리더를 함께 만났습니다. 올리를 알리는 事業 擔當者 손수완 責任 리더도 만났습니다. 이들에게 醫療데이터 分析·活用 市場의 發展 現況과 成長 可能性, 醫療데이터로 애플리케이션을 만드는 이들이 가질 力量이 무엇인지 물었습니다.

IT東亞 : 메디플렉서스에서 各各 어떤 일을 하고 있나요?

정혜승 責任 리더 : 저는 메디플렉서스 올리솔루션 팀에서 醫療데이터 分析 솔루션인 올리를 企劃, 設計하고 開發합니다. 올리의 서비스 開發과 維持補修 全般은 勿論, 需要에 따라 醫療데이터 分析 솔루션의 類型과 機能을 調律하는 役割도 해요.

임수빈 責任 리더 : 저는 메디플렉서스 分析서비스 팀을 總括합니다. 저희 팀은 實際 環境 醫療 데이터를 蒐集하고 硏究 目的에 맞게 整理해요. 이렇게 加工한 데이터베이스를 土臺로 臨床 根據를 만듭니다. 다른 情報通信會社와 달리, 메디플렉서스_ 臨床 專門家와 데이터 엔지니어가 함께 일해요. 臨床 노하우를 담은 特化 데이터베이스를 만드는 것이 分析서비스 팀의 役割입니다.

IT東亞 : 醫療데이터 分析과 開發은 아주 獨特한 職務인데요, 메디플렉서스_ 入社하기 前 무엇을 專攻하고 어떤 力量을 갖췄나요?

정혜승 責任 리더 : 專攻은 電氣工學이지만, 프로그램 開發에 關心이 많아 進路를 이 部門으로 定했어요. 처음에는 自動化 生産 시스템 管理 프로그램, 自動 計測 프로그램을 開發했습니다. 그러다가 이 經歷을 醫療 部門에서 發揮하자고 생각했어요. 메디플렉서스_ 함께 政府 支援 課題를 遂行하다가 正式으로 合流했습니다.

임수빈 責任 리더 : 生命科學을 專攻했습니다. 醫療 業界에서 일하려고 醫學 知識을 쌓다가 醫學과 生命科學에 接點이 있다는 것, 그 中 하나가 醫療데이터라는 點을 깨달았어요. 實際로 醫療데이터를 잘 다루려면 醫學 用語를 잘 알아야 합니다. 그 가운데 誘電體 情報, 바이오 마커 等의 知識을 理解하려면 生命科學 力量이 必要하고요. 生命科學과 醫學을 함께 工夫한 것이 메디플렉서스에서 일하는데 큰 힘이 됩니다.

IT東亞 : 醫療데이터 分析과 開發 企業 가운데 메디플렉서스_ 選擇한 理由가 있나요? 入社 同期와 在職하면서 느낀 所感을 이야기해주세요.

정혜승 責任 리더 : 醫療機關이 쓸 電算 시스템을 만드는 企業에 다니다가 메디플렉서스_ 함께 課題를 遂行했어요. 醫療데이터를 加工, 構築하고 特定 데이터를 만드는 作業을 했는데 할수록 關心이 생기고 有望한 部門이라고 생각했어요.

막상 메디플렉서스_ 合流해서 醫療데이터 分析 솔루션을 만들어보니, 正말 어려웠어요. 醫療데이터 抽出의 正確性을 考慮하면서 使用者 便宜까지 確保해야 했으니까요. 하지만, 反對로 醫療데이터 論文과 硏究 內容을 가장 먼저 接할 機會도 주어졌습니다. 그래서 이를 土臺로 知識을 쌓고, 醫療데이터 硏究者와 分析 솔루션 使用者를 만나 意見을 나누며 現場의 목소리를 反映하고 있어요.

임수빈 責任 리더 : 元來는 醫學이나 制約, 바이오 企業에서 일할 생각이었어요. 하지만, 醫學 證據를 活用해 醫療 現場에 힘을 싣는 메디플렉서스_ 技術을 보고 進路를 바꿨습니다. 以前에는 醫療데이터를 製品 開發이나 臨床 根據로 活用할 생각을 거의 하지 못했습니다. 그러다가 最近에는 흐름이 바뀐 德分에 醫療데이터의 活用 領域이 꾸준히 넓어져요. 메디플렉서스_ 醫療데이터 分析과 活用의 可能性을 現實로 만들 企業이라고 생각합니다.

IT東亞 : 醫療데이터 分析과 活用이라는 獨特한 事業을 하는 스타트업이라면, 企業 文化도 다른 곳과는 사뭇 다를 듯합니다. 메디플렉서스_ 企業 文化는 어떤가요?

정혜승 責任 리더 : 最近 1年 사이 組織 規模가 急激하게 커졌어요. 그래서 只今은 企業 文化를 하나씩 만드는 段階라고 생각합니다. 業務 領域이 넓어서 任職員間 協力과 共有, 이 過程에서 上昇 效果를 내는 것이 基本입니다. 課題를 모두 함께 遂行하며 醫療데이터 分析 솔루션 올리의 性能을 高度化하고, 이것을 有力 컨퍼런스에 發表해서 레퍼런스로 삼는 一連의 過程도 印象 깊었습니다..

임수빈 責任 리더 : 開發者와 데이터 分析家, 醫療 部門 專門家들이 모여 協業하고 자유롭게 意見을 나누는 點이 長點이라고 생각해요. 내가 맡은 部門의 運營에만 沒頭하는 것이 아니라, 다른 파트너와 함께 成長하며 見聞과 視野를 함께 넓히는 企業 文化가 자리 잡아서 좋습니다.

醫療 業界 파트너들과 함께 醫療데이터 分析과 活用이라는 새 市場을 開拓하는 스타트業이기에, 일을 하면서 任職員이 成長하도록 돕는 企業 文化도 가졌어요. 이 곳에서는 實際 環境 醫療데이터의 活用 事例를 내 손으로 만들고, 臨床 敎授를 비롯한 파트너와 함께 아이디어를 反映해 高度化하는 즐거운 經驗을 합니다.

IT東亞 : 메디플렉서스_ 이런 企業 文化를 만들고 成果를 낸 것은, 그만큼 醫療데이터 分析과 活用 市場이 有望하다는 이야기로 들립니다. 國內外 醫療데이터 市場의 現況과 最新 技術 動向은 어떤가요?

임수빈 責任 리더 : 메디플렉서스_ 役割 中 하나가 臨床 根據를 만드는 것인데, 海外에서는 이미 이 部門의 規制가 相當 部分 解消됐어요. 그래서 海外 製藥 企業과 바이오 企業은 臨床 根據를 活潑하게 씁니다. 只今까지는 臨床을 大槪 RCT(Randomized Controlled Trial, 無作爲 大棗 試驗, 硏究對象者를 試驗軍과 對照群으로 無作爲 分類해 比較하는 것)로 했는데, 最近에는 RWE(Real World Evidence, 實際臨床根據, 實際 環境 醫療 데이터를 分析해 얻은 臨床 證據)를 活用하는 움직임이 두드러져요. 우리나라 業界도 世界 變化에 발 맞춰, 製品 硏究 開發에 RWE를 積極 活用해 成果를 낼 것으로 期待합니다.

IT東亞 : 이처럼 有望한 醫療데이터 分析과 活用 市場에 힘을 보태려면, 어떤 力量을 갖춰야 할까요?

정혜승 責任 리더 : 醫療데이터에 對한 知識이 있으면 좋겠지만 一般 開發者가 醫療데이터를 接하는 것은 어려우니 必須까지는 아닌 듯합니다 醫療데이터에는 非定型 데이터가 많아 NLP(Natural Language Processing, 自然語 處理) 關聯 知識을 잘 쌓아두면 좋을 듯해요. 가장 重要한 것은 業務 全般이 要求事項 反映과 協業으로 이뤄지기에 원활한 疏通, 問題 解決 能力을 갖추는 點입니다. 원활한 疏通이 優先돼야 目標 結果를 낸다는 것을 느껴요.

임수빈 責任 리더 : 醫療데이터 分析者는 꼼꼼해야 합니다. 그리고 많은 데이터를 보고 다뤄봐야 해요. 데이터 分析者의 實力은 수많은 데이터를 보고 다루고 分析하는 經驗에서 나옵니다. 무엇보다 特定 部門의 데이터만 다루는 것이 아니라, 되도록 많은 部門의 다양한 데이터를 보고 好奇心을 갖는 것이 重要해요. 好奇心이 있어야 데이터를 보고 듣고 다뤄 내 것으로 만듭니다. 醫療데이터 分析者가 되려면 다양한 經驗과 好奇心, 꼼꼼한 性格을 갖추는 것이 좋다고 하겠어요.

IT東亞 : 醫療데이터 分析과 活用 솔루션을 만들면서 가장 보람을 느낀 일은 무엇인가요?

정혜승 責任 리더 : 저와 任職員들이 함께 만든 올리를 컨퍼런스에서 發表하고 試演하면, 많은 분들이 關心을 보이고 좋은 反應을 건넵니다. 只今 저희가 나아가는 方向이 틀리지 않다는 證據이기도 해요. 우리나라에서는 不毛地에 가까웠던 醫療데이터 分析과 活用 部門에 발자국을 남긴 것, 나아가 이 技術의 效用을 證明하고 醫療界에 寄與한다는 希望을 가진 瞬間 보람을 느꼈어요.

임수빈 責任 리더 : 實際 環境 醫療데이터를 硏究하는 市場은 이제 갓 걸음마를 뗀 段階에요. 이 市場이 發展하도록 디딤돌을 놓는다는, 새로운 有望 技術을 앞장서 만든다는 自負心이 있습니다. 現場에서 올리를 好評하는 목소리를 들을 때에도 보람을 느껴요. 最近 한 臨床 敎授님의 硏究를 올리로 支援했는데, 以前까지는 데이터 蒐集과 分析과 結果 導出까지 數 個月이 걸리던 것을 單 半나절만에 可能케 한 事例를 만들었습니다. 이 事例가 심포지움에서 發表될 때에도 氣分이 좋았어요.

IT東亞 : 反對로, 醫療데이터 分析과 活用 솔루션을 만들 때 가장 힘들었던 일은 무엇이고 이를 어떻게 解決했는지요?

정혜승 責任 리더 : 올리를 直觀的으로 프로그래밍하는 것이 正말 어려웠어요. 開發 自體도 어렵고 무엇보다 레퍼런스가 없었으니까요. 데이터 選定과 除外 條件을 만드는 것, 데이터 反映 時點의 基準을 定하는 것 하나하나가 처음 하는 일이었어요. 그래서 앞서 確保한 運用 데이터, 需要別로 맞춤型 設計한 올리의 레퍼런스를 反映해 조금씩 解決했습니다. 關係者들과의 協業과 論議는 基本이고요. 德分에 只今은 이 問題를 相當 部分 풀었고, 올리 버전 2.0을 만드는 데에도 活用 中입니다.

임수빈 責任 리더 : 수많은 臨床 關係者들과 이야기하고 意見을 나누는 것, 이것을 쉽고 正確하게 整理해서 올리 솔루션 팀에 傳達하는 過程이 아주 어려웠어요. 硏究者들의 다양한 需要를 把握해서 共有하는 것도 쉽지 않은 過程입니다. 現場 關係者들이 어떤 데이터와 技術을 願하는지, 어떤 서비스를 願하는지를 正確히 調査해야 합니다. 그래야 올리 솔루션 팀과 意見을 나누고 完成度 높은 技術을 만드니까요.

IT東亞 : 앞으로 世界 醫療데이터 分析과 活用 市場은 어떤 흐름을 나타낼까요?

정혜승 責任 리더 : 오늘날은 病院뿐만 아니라 헬스케어 機器로도 個人의 診斷 狀態, 醫療 데이터를 蒐集하는 時代입니다. 個人의 特性이 더 많이, 다양하게 反映된 이들 醫療 데이터를 活用해 醫療陣이 個人 맞춤型 診療와 診斷을 하는 時代가 곧 올 거에요. 이미 醫療데이터 分析과 豫測 技術을 適用해 患者의 慢性 疾患 發病 可能性까지 推測 可能한 技術도 나오고 있어요.

임수빈 責任 리더 : 個人의 醫療 데이터를 病院의 醫療 데이터와 合치면 活用性이 큰 診療 根據가 됩니다. 이것을 活用하는 多樣한 醫療 앱도 나올 것이고요. 그러면 患者들은 自身의 健康을 더 精密하게 把握하고 나아가 豫測하게 될 것입니다.

이 技術은 아주 重要해요. 世界가 超高齡 社會로 접어드는 가운데, 健康保險의 財源 枯渴을 憂慮하는 목소리가 꾸준히 나옵니다. 이 때 各種 疾病의 診療에 앞서 豫防을 하다면, 財源을 相當 部分 아낍니다. 實際로 한 硏究에서, 老人 患者의 落傷을 治療하는 費用이 그야말로 天文學的이라는 結果가 나왔어요. 豫防 次元에서 落傷 防止나 알림 서비스를 構築, 이를 막으면 解決 可能합니다. 醫療데이터는 疾病의 治療에 앞서 豫防을 돕는 有力 技術이 될 거에요.

IT東亞 : 醫療데이터 分析과 活用, 開發 팀이 힘을 모아 만든 올리가 거둔 成果, 앞으로의 發展 方向을 이야기해주세요.

손수완 責任 리더 : 올리는 臨床 硏究者들을 돕는 强力한 道具입니다. 只今까지 臨床 硏究者들은 統計 分析을 할 때 手作業으로 데이터를 모으고, 各其 다른 分析 道具 여러 個에 直接 入力했어요. 그러니 硏究 準備를 하는데 時間이 오래 걸리고 번거로웠습니다.

이 過程을 마치면 데이터 抽出과 分析이라는 더 큰 課題를 解決해야 합니다. 그래서 臨床 硏究者들은 컴퓨팅과 統計分析 技術을 잘 알아야 해요. 올리는 이 모든 過程을 一元化하고 손쉽게 하도록 돕습니다. 데이터를 쉽고 빠르게 入力하면 바로 데이터를 抽出하고 分析가지 도와요.

最近 메디플렉서스_ 한 大學 病院과 老人 慢性疾患 特化 데이터베이스를 만드는 事業을 함께 했습니다. 只今까지는 이 硏究를 하려면 病院 內 醫療 데이터를 情報 팀에 要請하고, 이렇게 받은 醫療 데이터를 하나하나 分析해야 했어요. 이것이 普通 數 個月 걸립니다. 그나마도 醫療 데이터가 使用하기 不適合하면 情報 팀으로의 要請 段階부터 다시 밟아야 합니다. 反面, 올리를 쓰면 이미 만들어진 臨床硏究 專用 데이터베이스를 바로 活用해 硏究에 걸리는 時間을 大幅 節約, 빠르게 結果를 檢討 可能합니다.

올리는 硏究 主題를 받으면 데이터를 多方面으로 分析, 意味가 있는 것인지를 判別해서 數 日 안에 答辯을 줍니다. 旣存 硏究者의 硏究 成果를 土臺로 가장 알맞은 데이터가 무엇인지 알려주기도 하고, 데이터 硏究가 올바른 方向으로 가고 있는지도 檢證합니다. 그리고 이 모든 過程을 보기 쉽게 視覺化해 傳達합니다. 이 過程에서 만든 成果를 우리나라 CRO(Contract research organization, 臨床試驗受託機關, 臨床 硏究를 아웃소싱하는 機關) 企業이 主管하는 심포지움에서 公開했고요.

메디플렉서스_ 이 成果를 土臺로 웹 버전의 올리 2.0을 開發 中입니다. 올리 2.0은 病院 內 인프라에서 便利하게 쓰는 웹 서비스가 될 거에요. 나아가 후향的 臨床 硏究와 前向的 臨床 硏究를 부드럽게 連結하는, 臨床 硏究의 모든 過程을 쉽고 빠르고 正確하게 하도록 돕는 道具로 자리 잡을 거에요. 硏究 結果를 더 쉽게 確認하도록 도울 人工知能 솔루션도 開發 中입니다.

메디플렉서스_ 醫療데이터 基盤 精密醫學 硏究 生態系를 構築하고, 超高齡化 時代에 健康과 壽命 延長 等 社會에 寄與하는 企業이 되고자 합니다. 臨床 診療·硏究 開發·保健 政策에 必要한 醫師決定 情報를 提供하는 ‘開放形 RWE 硏究센터’를 國內外 다섯 곳에 建立, RWE 臨床 硏究를 더 많이 活用하는 새로운 精密醫學 時代를 이끌려 합니다.

글 / IT東亞 차주경(racingcar@itdonga.com)