EyeWorld Korea September 2020 Issue

EWAP SEPTEMBER 2020 21 SECONDARY FEATURE 새로운디지털안과진료모델 COVID-19사태가 진행되는 동안 우선이 되어야 할 것은, 급하지 않고 필연적이지 않은 안과진료 상담을 줄이고, 클리닉에서 환자의 대기시간과 상담시간을 줄이며, 지역사회와 가정에서의 안구 질환 모니터링을 개선하는 것이다. 안과의들은 외래에서의 로딩이 크며, 안구 검사가 필요한 환자를 가까이에서 진료하기에, 무증상 감염자로부터 COVID-19에 감염될 위험이 높아, 안과의들의 안전이 중요하다. 7 그러면, COVID-19을 위한 새로운 디지털 모델에는 어떤 것이 있을까? 안과상담 전 디지털 안과진료 첫 번째로, 환자가 안과 클리닉이나 병원을 방문하기 전 디지털 기술이 적용될 수 있다(병원 밖 모델). 그러한 모델 중 하나는, 디지털 기술을 사용하여 환자를 분류하거나 자가관리를 위해 원격지원 권장사항을 제공하거나 필요 시 안과의의 자세한 검토를 요청하는 것이다. 비록 임상검증은 완료되지 않았지만 시험검사 단계에서 다양한 AI기반 대화 챗봇이 적용된 바 있다. 8,9 이 모델은 지역사회 선별 검사에서 DR 및 다른 안구질환의 자동화 분류를 제공하는 AI 시스템에도 적용되었다. 10 중국 Zhongshan Ophthalmic Center 의 이 “인터넷 병원”모델은 COVID-19 사태 중 반응을 scale up 하기 위해 사용되었다. 11 대안으로는 상급진료센터(“ 허브”)가 지리적으로 떨어진 환경 (“스포크”)에서 임상서비스를 제공하는 “허브 앤 스포크” 모델이 있는데 (모든 거점이 한곳으로 통하는 방식), 이는 “허브”에 기반을 둔 환자-일반 안과의 또는 일반 안과의-세부전문의(예를 들면, 망막 전문의)를 통해 이루어 진다. 1 이 모델은 “스포크”에서 환자가 안저 촬영과 같은 검사를 마친 후 이후에 따르는 후속 상담과 동시발생 (“실시간”) 또는 비 동시 발생(“지연”) 될 수 있다.” 12 비 동시발생 상담의 경우, 안과의가 가상의 상담실에서 “대기”해야 할 필요가 없기 때문에 운영비용이 낮아진다. 이러한 모델들은 COVID-19에서 시험 운영되었다. 예를 들면, 홍콩에서는 한 명의 직원이 모든 평가를 수행한 뒤, 그 정보를 안과의에게 원격으로 전달하여, 위험이 높다고 여겨지는 모든 환자들을 분류하고 권고하게끔 한다. 13 COVID-19대유행 사태 중 이러한 디지털 모델 덕분에 환자들은 적합한 진료소로 안내되었고 안과 및 병원으로의 환자흐름이 최적화되었다. 안과에서의 디지털 안과진료 둘째로, 안과에서 환자가 방문하는 동안 디지털 모델을 사용할 수 있다. 다양한 우수한 환경은 디지털 기술 채택의 기회를 제공한다. 목표는 환자가 클리닉에서 머무는 시간을 줄이는 것이다. 한 모델은 안과를 방문하기 전 지역사회에서 시력 및 기타 검사들(예를 들면, 이미징, 시야)을 평가하는 것이다. 이는 예정된 비 동시 상담과 더불어 필요에 따라 동시 상담 및/ 또는 주문형 상담을 통해 end-to- end 디지털 서비스로 강화할 수 있다. 싱가포르에서 시행하고 있는 것 중 하나는 병원 방문을 줄이기 위해 안정 녹내장 환자들에게 제공되는 추후 영상상담 서비스이다. 환자들은 지역사회에서 검사를 하고 난 뒤, 영상상담 클리닉의 녹내장 세부전문의들의 비 동시적 리뷰를 시행받게된다. 14 관리계획에 변동이 없는 환자들은 이메일로 공지를 받으며, 변동이 필요한 환자들은 동시적인 영상상담(synchronous video consultation)을 받게 된다. 가정에서의 디지털 안과진료 마지막으로, 환자들은 가정에서 디지털 보건 솔루션 모니터링을 사용할 수 있다. 환자 보고식 솔루션은 연령 관련 습성 황반변성을 조기에 발견하기 위한 변시증을 특징짓는 “AllEye” 셀프 모니터링 어플리케이션과 같이, 환자들에게 중요한 지식을 직접 제공하는 데 쓰인다. 15 이러한 가정에서의 시기능검사는 유행병으로 인해 후속 예약이 누락된 환자에게 중요한 역할을 하는데, 신속한 치료가 필요한 질병의 진행이나 합병증을 조기에 발견하는 것을 용이하게 한다. 7 디지털 진료 효과에 제약을 주는 어려움 유망한 기술력에도 불구하고, COVID-19만큼 중대한 위기 상황에서 안과분야에서 디지털 기술을 광범위하게 적용하고 효과적으로 구현하는 데에는 상당한 어려움이 따른다. 디지털 진료 기술의 효율적인 사용은 지속적인 채택에 대한 시스템적 장애, 기술에 대한 단기적인 견해, 임상 및 헬스케어 시스템 지원에 대한 잠재적 영향, 그리고 운영 모델에 대한 실용성의 검증 부족으로 제약을 받아왔다. COVID-19는 디지털 헬스케어의 채택이 촉진되게끔 많은 이해당사자들의 우선순위를 일치시키지만, 채택을 방해한 동일한 요인들이 계속되고 있는 현재의 전염병 사태에서는 디지털 보건 솔루션의 효과를 떨어뜨릴 것이고, 대유행 사태 이후 운영적인 요구가 “정상”으로 되돌려지면, 채택에서 나타난 진전이 수포로 돌아가게 될 수 있다. 디지털 진료 채택에의 이러한 장애물들을 어떻게 극복할 수 있을까? 장애물을 확인하고, 모니터링 데이터와 채택을 위한 조치와 같은 장애물을 해결할 수 있는 잠재적인 방법을 디자인하기 위한 시스템 수준의 접근이 필요하다. 예를 들어, DR 스크리닝을 위한 Al 알고리즘을 검사할 때, 문화적 요인과 사용 가능 자원 등을 바탕으로 여러 국가들을 위해, 검사 성능에 영향을 주는 판단트리(예: 민감도, 특이성)를 구성해야 한다. 그렇게 하려면, 비용 구조, 스크리닝 위 음성 결과의 수용, 의뢰되어 온 사례들에 대해 위 음성 비율을 고려한 후속검사의 수용력(예: 안과의의 존재 여부)에 대한 고려가 필요하다. 5,16 마지막으로, 실제 활용에서의 알고리즘 정확도는 전이학습 (transfer learning)과 같은 기술을 사용하여 타겟 배치 설정의 데이터 세트를 사용한 보정을 통해 잠재적으로 향상될 수 있다. 16 그렇다 하더라도, 전체론적으로 고려하지 않아 관련 이해 당사자들의 다양한 요구에 부응하지 못한다면, 프로그램은 예상치 못한 난관에 봉착할 수 있다. 17 예를 들면, 환자들은 디지털 사용 능력이 충분해야 하며, 정보를 이해하고, 그 정보가 주는 영향에 대해서도 이해하면서 안전하게 사용할 줄 알아야 한다. 영상상담은 운영화 요건이 극도로 저평가되었기 때문에 글로벌 채택이 상대적으로 더딘 예이다. 많은 안과의들은 IT 및 기타 기술적 문제들로 인해, 원격 환자의 ad-hoc 주문형 원격상담