근거중심진단검사의학위원회

임상의사가 환자 치료 결정을 할 때 진단검사의학 검사결과를 활용하는 비율이 60-70% 되는 것으로 알려져 있습니다. 이 정보는 환자의 입원 여부, 퇴원 결정, 약물 치료 등 중요한 의사 결정에 기여하며 환자의 상태를 향상시키는 데 도움을 줍니다. 근거중심의학(evidence based medicine, EBM)은 최고의 연구 증거를 기반으로 환자 치료를 결정하는 방식으로, 임상 전문가의 지식과 환자의 가치를 함께 고려합니다. 근거중심진단검사의학(evidence based laboratory medicine, EBLM)은 진단검사 결과를 평가하고 활용하여 환자 결과를 개선하려는 목적을 강조합니다. 이를 통해 개별 환자의 치료와 결과를 향상시키고, 의료 자원을 효율적으로 활용할 수 있게 됩니다.

EBLM의 원칙은 지난 20년 동안 확립되어 왔지만, 이를 일상적인 의료 실무에 적용하는 것은 아직 보편화되지 않았습니다. 진단검사의학은 환자 결과에 중요한 역할을 하지만, 그 영향을 어떻게 평가하고 최대한 활용할지에 대한 질문이 남아 있습니다. 진단검사의학 전문가들은 근거 기반 접근법과 환자 결과 간의 관련성을 인식하고 있지만, 실제로 어떻게 적용해야 하는지에 대해 어려움을 겪고 있습니다. 미래에는 건강 관리 자원의 효율적인 사용이 더 중요해질 것이며, 따라서 진단검사의 학과는 그 영역이 더욱 확대될 것입니다. 그래서 진단검사의학과는 근거 기반의 원칙과 문화를 적용하여 의료 결정과 환자 치료를 개선하고 미래에 대비하는 데 관심을 가져야 합니다.

이를 위해 대한진단검사의학회는 2019년부터 임상검사 적정성관리 위원회(위원장: 건국의대 윤여민 교수/간사: 울산의대 김솔잎 교수)를 개설하고 검사의 활용도 관리를 통해 불필요한 검사를 줄이고, 꼭 필요한 검사가 누락되는 경우가 생기지 않도록 하는 일련의 근거중심 활동을 해 왔습 니다. 2021년부터는 좀 더 넓은 범위의 활동을 위해 위원회 이름을 근거중심진단검사의학위원회 (EBLM위원회)로 바꾸었다가, 2022년부터는 진단검사적정성관리위원회(위원장: 전북의대 조용곤 교수/간사: 부산의대 이선민 교수)와 EBLM위원회(위원장: 인제의대 신정환 교수/간사: 울산 의대 김솔잎 교수)로 나누어, EBLM위원회는 빅데이터 기반의 근거 개발 및 관련 이슈에 좀 더 집중하게 되었습니다.

EBLM위원회는 대한진단검사의학회의 매 학술대회마다 대회의 주제에 맞는 심포지엄을 구성해 왔습니다. 2022 년 춘계학술대회에서는 검사실운영위원회와 공동으로 의료서비스 프로젝트 운영 (가톨릭의대 이제훈 교수), 현명한 선택 캠페인과 진단검사 (순천향의대 이유경 교수), 진단검사 적정성 근거창출을 위한 데이터베이스 구축 (순천 향의대 전병열 교수)의 세 연제를 발표했습니다. 2022년 추계 LMCE 학술대회에서는 ‘Digital transformation of laboratory medicine: value and opportunities’이라는 세션 제목 하에, Laboratory results use for clinical big data analysis (연세대 의생명시스템정보학교실 윤덕용 교수), Multi-national and multi-institutional observational studies using OMOP-CDM big data ( 아주대 의료정보학교실 박래웅 교수), Role of laboratory medicine in research using big data (한림의대 조은정 교수) 연제 발표가 있었습니다. 2023년 춘계학술대회 에서는 ‘보건의료 빅데이터 활용을 위한 진단검사의학의 역할’이라는 세션 제목 하에, 보건의료 빅데이터 활용방안(건 강보험공단 빅데이터운영실 박종헌 실장), 건강보험 빅데 이터 활용의 실제(고려의대 산부인과 조금준 교수), 진단 검사 품질과 암 검진 결과: 공단데이터 분석(건국의대 예방의학교실 김형수 교수), 빅데이터 활용 시 진단검사 결과 품질의 중요성 (울산의대 김솔잎 교수) 연제 발표가 있었습니다. 2023년 추계 LMCE 학술대회에서는 ‘Artificial intelligence and data quality’이라는 세션 제목 하에, Health care using artificial intelligence-continuous blood glucose monitoring (카카오헬스케어 김준환 박사), The importance of data quality and validation experience in the era of AI (건양의대 정보의학교실 김종엽 교수), Proposal for data quality management in laboratory medicine (울산의대 김솔잎 교수) 연제 발표가 있었습니다.