한림대의료원, ‘2025년 의료데이터 활용 경진대회’ 성료 / 한림대의료원
한림대의료원이 의료 빅데이터를 활용한 창의적 문제 해결과 임상 현장 적용 가능성을 모색하기 위해 개최한 ‘2025년 의료데이터 활용 경진대회(H-iDEA, Hallym innovation BigData Exploration&Analysis)’가 성황리에 마무리됐다. 이번 대회 시상식은 지난ekf 17일 한림대성심병원 제2별관 5층 일송문화홀에서 열렸다.
이번 경진대회는 보건복지부 의료데이터 중심병원 지원사업의 일환으로 추진됐으며, 한림대의료원이 자체 개발한 차세대 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 ‘히어로(HERO)’를 활용해 익명화된 임상 데이터를 분석하는 방식으로 진행됐다.
참가자들은 HERO 플랫폼에서 제공된 다양한 데이터를 바탕으로 의료 현장의 문제를 해결할 수 있는 분석 모델을 제안했다.
대상은 ‘항암제 투여 환자의 호중구 감소 고위험군 예측 모델 개발’을 제출한 ‘한림 빅데이터2팀’(한림대성심병원 황혜진·김유진·김지선 간호사)이 수상했다.
이 팀은 최근 5년간 축적된 약 4000명의 암환자 데이터를 활용해 항암치료 과정에서 발생하는 호중구감소증(Neutropenia) 위험을 조기에 예측하는 인공지능 모델을 구현했다.
연구팀은 혈액검사 결과와 항암제 투여 이력 등 다중 형태(멀티모달) 데이터를 결합해 환자의 상태를 분석했으며 ROC-AUC(질병 예측 정확도를 나타내는 지표)에서 0.93이라는 높은 성과를 기록했다.
이를 통해 환자의 상태를 사전에 예측해 맞춤형 치료와 신속한 임상 의사결정을 지원할 수 있는 가능성을 입증했다.
황혜진 책임간호사는 “데이터 분석을 통해 실제 임상 현장의 문제를 해결할 수 있는 방법을 직접 확인했다”며 “이번 연구가 향후 환자 맞춤형 치료와 임상 의사결정 지원 시스템의 기초가 되길 바란다”고 수상 소감을 밝혔다.
이번 대회에서는 대상 수상작 외에도 다양한 임상 운영 문제를 다룬 연구들이 입상했다. ▲응급실 병목 구간을 예측하는 모델 ▲간호 업무량을 시계열로 분석해 사전 대비할 수 있는 예측 모델 등이 대표적이다.
이러한 연구는 환자 대기 시간을 단축하고, 간호 인력 배치를 최적화하며 전반적인 병원 운영 효율을 높일 수 있는 실질적인 대안으로 평가받았다.
시상식 심사위원으로 참여한 한림대 정보과학대학 교수진과 한림대의료원 임상 교수진은 결과보고서를 종합적으로 평가해 대상 1팀, 최우수상 2팀, 우수상 4팀을 선정했다.
서영균 빅데이터센터장(한림대성심병원 가정의학과 교수)은 “이번 대회에서는 학술 논문화가 가능하거나 실제 임상에 적용할 수 있는 수준 높은 작품들이 다수 나왔다”며 “경진대회에서 그치지 않고 논문 작성 및 임상 적용까지 이어갈 수 있도록 후속 관리도 적극 지원할 것”이라고 강조했다.
이어 “앞으로 데이터와 참가자 풀을 확대해 HERO를 중심으로 한 의료데이터 혁신 생태계를 발전시키겠다”고 말했다.
한림대의료원은 2021년부터 도헌디지털의료혁신연구소(DIDIM) 내 빅데이터센터를 운영하며 자체 데이터 레이크 플랫폼 ‘HERO’를 구축해왔다.
또 의료데이터 중심병원 지원사업, K-CURE 임상데이터 네트워크 구축 등 다양한 국책 과제를 주관하며 국내 의료데이터 활용 체계를 선도적으로 발전시키고 있다.
특히 국내 의료기관 최초로 ‘의료데이터 내용 인증’과 ‘관리체계 인증’을 동시에 획득해 데이터 관리 고도화에 앞장서고 있다.
이번 경진대회는 데이터 기반 의료 혁신의 가능성을 다시 한 번 확인하는 자리로 향후 한국 의료 빅데이터의 글로벌 경쟁력을 강화하는 기반이 될 것으로 기대된다.