정부가 의료용 마약류에 의한 중독 위험 환자를 선별할 수 있는 방법을 찾기 시작했다.
그간 '롤스로이스男 돌진사건', '유아인 투약사건' 등 의료용 마약류의 불법·과다·중복 처방이 심각한 사회문제로 대두되면서 정부의 사후 단속 중심의 적발의 한계가 있다는 지적, AI 기반 빅데이터 수집·분석 자동화를 통한 마약류 오남용 예측과 예방 시스템 구축의 필요성이 제기됐다.
실제 의료용 마약류 감독기관인 식약처에서 마약류 불법사용 및 유통을 실시간 수준으로 파악하고 대응할 수 있는 관제 시스템이 부재한 상황이다.
이에 한국의약품안전관리원은 1억6000만원의 예산을 투입해 이같은 내용의 '의료용 마약류에 의한 중독 위험 환자 선별 알고리즘 개발·연구'을 올해 연말까지 진행한다.
이번 사업은 환자의 의료용 마약류 사용으로 인한 중독(의존)발생의 위험사례가 증가하고 있어 마약류통합관리시스템과 병원 EHR 자료 등 실제 데이터 기반의 적용성이 높은 의료용 마약류 오남용과 중독(의존)의 발생 예방, 예측, 개입 체계를 마련하는 차원에서 추진된다.
마약류통합관리시스템에 축적된 방대한 환자 처방 보고 데이터를 활용해 사용 현황 파악 및 중독 위험 환자 선별 알고리즘을 개발하게 된다. 병원 EHR을 이용해 RWD 기반의 중독 위험 환자 선별 알고리즘 개발이 필요하기 때문이다.
이는 의료용 마약류 사용에 의한 중독 위험 환자 선별 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 임상현장에 적용하기 위한 체계를 개발에 나서게 된다.
구체적인 사업내용을 보면 의료용 마약류 오남용 관련 선행연구 조사 및 연구 설계하게 된다.
먼저 국내 마약류 오남용 처방 방지를 위한 지침과 시스템 등을 조사한다. 의료현장에서 의료용 마약류 오남용 방지를 위해 활용하고 있는 진료 지침, 시스템, 문헌, 전문가 인터뷰 등 조사하고 국내 의료용 마약류 사용 현황 및 중독 환자 현황을 분석하게 된다.
이를 위해 주요 선진국의 오남용 방지 정책과 제도를 조사한다. 미국 처방의약품 모니터링 시스템(PDMP), 호주 실시간 처방 모니터링 시스템(RTPM) 등에서 오남용 방지를 위한 지표 등 조사하게 된다.
또 국내 마약류 사용장애 환자의 마약류 투약 경향성 등 조사･분석하게 된다.
임상 전문의, 법률가 등 자문, 문헌 조사 등을 통해 의료용 마약류 오남용 판별 등 '마약류 오남용 통합감시 시스템' 관련 정의을 마련하고 의료기관의 마약류 중독 환자 정보, 마약류통합관리시스템 취급정보를 활용해 마약류 사용장애 환자 데이터를 수집·분석하게 된다.
치료 중인 마약류 사용장애 환자의 투약 내역 등 건강보험공단 정보를 확보하고 확보된 환자의 정보를 마약류통합관리시스템 데이터와의 연계·활용 전략을 수립, 수집된 마약류 사용장애 환자의 투약내역 등 수집·분석하게 된다. 개인 식별이 불가능하도록 무기명·익명화 처리 등 마약류 사용장애 환자로 판별하기 위한 임상정보 항목 및 마약류 처방 등에 대한 전문가 면담·설문 등의 조사도 함께 이뤄진다.
이같은 조사를 통해 의료용 마약류 사용장애 환자 등 선별 알고리즘을 개발하게 된다.
의료용 마약류 사용장애 환자의 처방·투약 패턴을 분석한다. 의료용 마약류 사용장애 발생의 위험이 높은 고위험군에 대한 기준을 개발하고 마약류통합관리시스템 전산자료 분석을 통해 개발된 기준에 부합되는 대상군을 추출한다.
이어 의료용 마약류 사용장애 고위험군 집단의 의료용 마약류 처방･투약 패턴과 연관요인 분석하고 의료용 마약류 사용장애 고위험군 발생의 선별 알고리즘을 개발한다. 추출 및 선별 결과는 인공지능(AI) 학습을 위한 예시 자료로 활용하게 된다.
아울러 안전사용 기준･오남용 조치 기준 설정 등을 위한 유의미한 결과를 도출한다. 의료용 마약류 오남용 방지를 위한 알고리즘 연구 등의 활용방안을 만들고 마약류 오남용 통합감시 시스템 고도화에 필요한 정보연계 확대 및 활용 방안을 제시하게 된다.
의약품안전관리원은 "이번 사업을 통해 마약류 정보시스템의 활용성 증대는 물론 의료용 마약류에 대한 중독 위험 환자 감소와 중독 위험을 고려한 증거 기반의 처방 기준 확보, 중독 위험 감지를 통한 의료용 마약류의 오남용 방지, 마약류 의료쇼핑방지정보망(DATA.NIMS)의 선행 사례 확보로 이어질 것"이라고 기대했다.
