BEST-Survey는 소아 두통 환자가 진료 전에 태블릿 PC를 통해 35개 항목의 전자 문진을 작성하면, 이 정보가 자동으로 병원의 전자의무기록에 입력되어 즉시 진료에 활용될 수 있는 시스템이다. 환자는 외래 대기 중 설문을 작성하며, 의사는 이를 참고해 보다 정밀한 진료를 제공한다. 기존 방식에 비해 병력 정보를 정밀하게 수집할 수 있어 진료의 효율성을 개선했다는 평가를 받고 있다.
소아 두통은 약 54~58%의 높은 유병률을 보이는 흔한 신경학적 증상으로, 세부적 진단이 필요하지만 시간 제약과 정보 누락 등의 문제로 기존에 하던 병력 청취 방식으로는 정밀진단이 어려웠다. 이에 김헌민 교수 연구팀은 병력정보를 더 상세하고 정확하게 얻을 수 있도록 자동화된 전자문진시스템을 개발했고, 시스템의 효과를 검증하기 위해 도입 전후의 환자 데이터를 비교 분석했다.
두통으로 분당서울대병원 외래를 방문한 18세 미만의 소아청소년 환자 중 시스템 도입 전 방문한 365명과, 2015년 시스템 도입 후 방문한 환자 452명의 데이터를 비교 분석한 결과, 환자 정보의 완결성과 핵심 임상정보 수집률이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었다.
전자문진 도입 전에는 정보 완결성이 평균 54.5%에 그쳤으나 도입 후에는 99.3%로 크게 상승했다. 두통의 발생 시점, 위치, 지속시간 등 주요 임상정보 획득률도 기존 53.7%에서 98.7%로 향상된 것으로 보고됐다.
이번 연구의 1저자인 소아청소년과 조재소 교수는 “의사의 문진을 완전히 대체할 수는 없지만 진료 전 두통에 대한 세밀하고 정확한 정보를 수집함으로써 효율적인 진료를 가능하게 했다”며 “특히 아이들의 경우 증상을 명확히 표현하기 어려워하는데 부모와 함께 차분히 설문에 답하면서 더 정확한 정보를 얻을 수 있게 되었다”고 설명했다.
연구 책임자인 소아청소년과 김헌민 교수는 “이번 연구를 통해 전자문진 시스템이 소아 두통 진단과 치료의 효율성을 획기적으로 높일 수 있음을 증명했다”며 “향후 인공지능과 빅데이터 분석 기술을 결합해 보다 정교한 진단 및 개인 맞춤형 치료 지원 시스템으로 발전시킬 계획”이라고 전했다.
한편 이번 연구결과는 의료정보학 분야 권위 있는 국제학술지 ‘JMIR Medical Informatics’ 최신 호에 게재됐다.