우크라이나를 위한 AMR 프로젝트
전쟁으로 인해 심각하게 훼손된 의료 환경 속에서, 우크라이나의 항균제 내성(AMR) 감시와 대응 체계를 국가 수준으로 구축하기 위한 AI 기반 보건 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원·검사실·지역 단위로 분절된 데이터를 표준화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 인프라를 통해 실시간 AMR 모니터링, 검사실 역량 강화, 항균제 관리(Antimicrobial Stewardship), 그리고 전후 보건의료 재건을 위한 지속 가능한 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.
[ TIMELINE ]
In Progress
[ CLIENT ]
WHO GLASS & 일본 후생노동성
[ INDUSTRY ]
Government
Medical
[ CHALLENGE ]
우크라이나는 전쟁으로 인해 단순히 의료 자원이 부족해진 수준을 넘어, 감염병 대응을 위한 핵심 시스템 자체가 구조적으로 약화된 상황에 놓여 있습니다. 병원과 검사실은 물리적 피해를 입었고, 의료진과 기술 인력은 분산되거나 부족해졌으며, 공급망 불안정으로 인해 진단 장비와 시약 운영에도 지속적인 제약이 발생하고 있습니다. 이러한 환경은 외상 감염, 수술 후 감염, 지역사회 감염 증가로 이어지며, 항균제의 예방적·경험적 사용이 늘어나는 구조를 만듭니다. 이 과정에서 항균제 내성균의 출현과 확산 위험은 급격히 높아질 수밖에 없습니다.
그러나 이러한 위험이 커지는 상황에서도, 국가 수준에서 AMR을 신속하고 정밀하게 감시할 수 있는 데이터 기반은 매우 취약합니다. 의료기관마다 미생물명, 항균제 표기, AST 결과, 진단 코드, 검체 분류 체계가 제각각이며, 여전히 많은 현장에서 종이 문서, 엑셀 파일, 비정형 텍스트 보고가 혼재되어 사용됩니다. 동일한 병원 내에서도 부서 간 데이터 구조가 다를 수 있으며, 병원과 검사실, 지역 보건 단위 사이에는 공통된 시맨틱 표준이 부족합니다. 이로 인해 데이터를 단순히 수집하더라도, 그것을 국가 단위에서 의미 있게 비교·집계·해석하는 것이 매우 어렵습니다.
또한, 검사실 역량과 데이터 품질의 편차도 매우 큰 문제입니다. 일부 기관은 비교적 정교한 미생물 검사와 항균제 감수성 검사를 수행할 수 있지만, 다른 기관은 장비, 프로토콜, 인력 숙련도, 품질관리 체계가 충분하지 않아 데이터의 재현성과 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 결국 동일한 국가 안에서도 검사 결과의 품질 수준이 균질하지 않게 되고, 이는 중앙 단위 감시 시스템의 신뢰도 자체를 저하시킬 위험이 있습니다.
더 큰 문제는 데이터가 서로 연결되지 않는다는 점입니다. 미생물 검사 결과와 AST 데이터가 존재하더라도, 실제 처방 데이터와 분리되어 있는 경우가 많고, 진단 정보와도 일관되게 연결되지 않습니다. 이 구조에서는 특정 병원이나 지역에서 어떤 항균제가 어떤 임상 맥락에서 얼마나 사용되었고, 그것이 어떤 내성 패턴과 연관되는지 분석하기 어렵습니다. 즉, 단순한 “내성률 집계”를 넘어서 실제 임상 의사결정과 공중보건 개입에 연결되는 분석이 제한됩니다.
무엇보다 중요한 것은, 기존 시스템이 실시간 대응을 전제로 설계되어 있지 않다는 점입니다. 많은 저자원 또는 위기 상황의 AMR 감시는 여전히 사후적이고 수동적인 보고에 의존합니다. 데이터가 수집되더라도, 그것이 빠르게 정제되고, 비교 가능하게 표준화되며, 지역별·기관별·시점별 저항성 추세로 변환되어 정책과 현장에 피드백되는 구조가 부족합니다. 이로 인해 감시 데이터가 존재하더라도 실제로는 항균제 관리 정책, 감염관리 조치, 검사실 운영 개선, 약제 조달 전략 등으로 적시에 이어지지 못하는 경우가 많습니다.
결국 우크라이나에서의 AMR 문제는 단순히 “감염이 늘고 있다”는 차원을 넘어, 전쟁 상황에서 의료·검사·데이터·정책 체계가 동시에 흔들리는 가운데, 내성균 확산을 조기에 포착하고 대응할 수 있는 국가적 기반이 부족한 문제라고 볼 수 있습니다. 따라서 이 프로젝트의 과제는 단순한 소프트웨어 개발이 아니라, 전시 및 전후 회복기에 작동 가능한 국가 수준의 AMR 감시 인프라를 재설계하는 것입니다.
[ SOLUTION ]
이 프로젝트의 핵심은 단순히 데이터를 수집하는 시스템을 만드는 것이 아니라, 분절된 의료·검사 데이터를 국가 수준에서 해석 가능하고 실행 가능한 AMR 정보로 전환하는 통합 인프라를 구축하는 것입니다. 이를 위해 우리는 병원, 검사실, 지역 단위에서 생성되는 다양한 데이터를 공통 구조로 표준화하고, AI와 온톨로지 기반의 시맨틱 레이어를 통해 상호 연결 가능한 형태로 재구성하는 접근을 채택하고 있습니다.
우선, 미생물 검사 결과, 항균제 감수성(AST), 처방 정보, 진단 정보, 검체 정보 등 핵심 데이터를 공통된 데이터 모델과 도메인 온톨로지 위에서 정규화합니다. 이는 단순한 코드 매핑 수준이 아니라, 병원마다 다른 표기 방식과 축약어, 비정형 서술, 검사실별 보고 차이를 흡수하여, 동일한 의미 단위로 비교 가능한 구조를 만드는 작업입니다. 이러한 시맨틱 기반 표준화는 병원 간, 지역 간, 기간 간 데이터를 일관되게 연결할 수 있게 하며, 이후의 분석과 AI 활용의 정확도를 결정하는 핵심 토대가 됩니다.
그 다음 단계는 실시간에 가까운 데이터 수집·정제·통합 파이프라인을 구축하는 것입니다. 현장의 현실을 고려하면 모든 기관이 동일한 수준의 시스템 연계를 즉시 제공할 수는 없기 때문에, 다양한 입력 경로를 수용하는 유연한 구조가 필요합니다. 전자적 데이터 연계가 가능한 경우에는 구조화된 데이터 연동을 활용하고, 그렇지 않은 경우에는 문서·리포트 기반 데이터 수집 및 비정형 정보 정제 기능을 통해 데이터 흡수 범위를 넓힙니다. 이 다층적 접근은 전시 상황과 지역별 역량 편차를 고려한 실무적 설계입니다.
또한, 이 시스템은 단순한 “중앙 저장소”가 아니라, 실제 공중보건 운영에 활용 가능한 AMR 인텔리전스 레이어를 목표로 합니다. 즉, 기관별·지역별·기간별 내성 추세를 모니터링하고, 특정 병원군 또는 검체 유형에서의 이상 신호를 조기에 포착하며, 항균제 사용 패턴과 내성 변화 간의 관계를 분석할 수 있도록 설계됩니다. 이를 통해 감시 결과가 단순 통계 보고에 머무르지 않고, 검사실 운영 개선, 항균제 관리 정책 수립, 감염관리 대응, 약제 조달 전략 등으로 연결될 수 있습니다.
동시에, 우리는 검사실 역량 강화와 데이터 품질 향상을 이 시스템의 중요한 목표로 포함합니다. AMR 감시는 단지 데이터를 모으는 문제가 아니라, 현장의 검사 품질과 결과 해석 일관성이 함께 개선되어야만 의미가 있습니다. 따라서 데이터 수집 구조와 함께 검사실별 품질 편차를 고려한 표준화 로직, 해석 기준 정렬, 품질관리 기반 피드백 구조를 마련함으로써, 시간이 지날수록 감시 시스템 자체의 신뢰도가 향상되도록 설계합니다.
기술적으로는, 이 프로젝트는 AI + 온톨로지 + 운영 인프라가 결합된 구조를 지향합니다. AI는 비정형 데이터 정제, 의미 매핑, 패턴 탐지, 요약 및 인사이트 생성에 활용되며, 온톨로지는 병원과 검사실 간 의미 체계를 통합하는 기반이 됩니다. 그리고 운영 인프라는 이러한 데이터 흐름과 분석 결과가 실제 국가 단위 감시 체계로 안정적으로 작동할 수 있도록 뒷받침합니다. 이 조합은 단순한 대시보드나 리포팅 툴을 넘어, 지속적으로 진화하는 국가 AMR 감시 플랫폼을 가능하게 합니다.
궁극적으로, 이 프로젝트는 우크라이나를 위한 단기적 위기 대응 솔루션이자, 동시에 전후 보건의료 재건과 장기적 감염병 관리 체계의 기반이 됩니다. 이는 단순히 전쟁 중 데이터를 수집하는 프로젝트가 아니라, 향후 수년간 우크라이나의 감염병 대응 역량, 항균제 관리 체계, 그리고 국제적 보건안보 협력의 핵심 인프라로 확장될 수 있는 기반 시스템입니다. 다시 말해, 이 AMR Project는 소프트웨어 구축을 넘어, 국가 보건 시스템의 회복력(resilience)을 설계하는 프로젝트라고 할 수 있습니다.
[ RESULTS ]
In Progress
Now
