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원격 진료, 신경학적 증상 진단에 효과적일 수 있어
등록일 : 2019-12-27 11:38 | 최종 승인 : 2019-12-27 11:38
김건우
원격 진료는 의사의 진료를 받을 수 없는 환자들을 위해 개발됐다(사진=123RF)

[메디컬리포트=김건우 기자] 원격 의료가 더욱 활발하게 이뤄지고 있는 가운데, 의사와 동영상 상담을 통한 신경질환 치료가 효과적인 것으로 드러났다.

웨이크포레스트의과대학의 연구에 따르면, 가상 의사의 방문으로 뇌진탕이나 심지어 다발성 경화증 같은 신경질환 환자를 밝혀낼 수 있었다.

신경질환을 위한 원격 의료

신경질환의 증상을 가지고 있는지 판단하는 표준 검사는 환자를 혼동할 수 있다. 신경계는 인체의 여러 부위에 연결돼 있기 때문에, 신경과 전문의는 근육과 반사신경, 감각 등을 확인해볼 수 있다. 그리고 신경 검사는 보통 임상 환경에서 진행되기 때문에 전문의는 환자의 신체를 접촉하고 관찰하게 된다.

최근 연구에 따르면, 신경학자들이 화상 전화를 통해 신경 장애 환자를 쉽게 진단할 수 있다. 가상의사 방문(virtual doctor visit)이라고 하는 원격 의료 서비스를 통해 증상 조사를 할 수 있다는 것이다. 연구진은 이용 가능한 모든 연구를 검토한 끝에 신경질환 진단에 원격 의료를 적용할 수 있다고 결론 내렸다.

환자와 보호자 모두 가상 의사 방문에 만족했다(사진=123RF)

수석 연구원인 제이미 해처 마틴 박사는 "원격 의료는 운전을 할 수 없는 간질 환자와 자력으로 병원에 갈 수 없는 다발성 경화증 및 운동 장애 환자, 오지에 살고 있는 사람들에게 도움이 될 수 있다"고 말했다.

연구팀은 진단 용도로 원격 의료를 사용하고 있는 여러 연구를 조사해 신경학과 관련 있는 연구 101가지를 선별했다. 그리고 이 연구들을 분석해 원격 의료가 신경 증상 및 질환 감지에 얼마나 효과적인지 분석했다. 연구에 포함된 신경질환 피험자에는 뇌진탕, 두뇌 외상, 치매, 간질, 두통, 다발성 경화증, 운동 장애, 신경근 증상 등이 포함됐다.

연구 결과, 환자와 보호자 모두 가상 의사 방문에 만족했다. 이들은 가상 의사 방문이 실제 의사 방문과 유사하다고 답했다. 심지어 일부 연구에서는 가상 의사 방문이 실제 의사 방문만큼 효율적이라고 강조했다.

여러 연구를 검토한 연구팀은 원격 진료에서 가장 선호되는 모델은 뇌졸중이라는 사실을 확인할 수 있었다. 즉, 뇌졸중 환자의 치료 접근성을 높일 수 있다는 의미다. 가상 의사가 뇌졸중을 우선시한다면, 환자를 신속하게 진단해 병원으로 빠르게 이동하게 할 수 있다.

연구팀은 원격 진료가 증상이 있는 환자를 평가하는 데 편의성을 높이는 것이지 실제 의사의 물리적 진료를 거부하는 것은 아니라고 지적했다. 이와 동시에 병원 진찰이 필요한 사람들의 부담을 덜 수 있다고 덧붙였다. 즉, 원격 진료는 이동의 부담 및 높은 병원비 같은 격차를 해소할 수 있는 것이다.

원격 진료에 대한 세계적 동향

세계보건기구(WHO)는 정보 기술과 의학 간의 협업의 잠재력을 인정하고 있다. 그리고 원격 진료가 환자 치료와 의료비 같은 문제의 해결책이 될 수 있다고 제안하고 있다. 2010년, WHO는 원격 진료라는 신흥 분야에 대한 세계 관찰 보고서를 발표했다.

이 보고서에는 원격 진료의 4가지 분야, 원격방사선, 원격피부학, 원격병리학, 원격 심리학을 제시하고 있다. 이 4가지 분야는 가장 일반적인 증상부터 희귀 증상까지 광범위한 환자들에게 전통적인 방식의 진료가 진행됐었다. 하지만 이 때문에 결과가 오진으로 이어지는 경우가 빈번하게 발생했다.

114개 회원국 중 59%는 원격 진료 부문의 개발을 논의하고 있다. 앞서 언급한 4가지 분야 중 원격방사선은 세계에서 서비스 비중이 가장 높아 33%를 기록하고 있다. 원격방사선은CT와 MRI, X 레이 등을 포함한 여러 가지 방사선 영상과 관련이 있다.

회원국들은 원격방사선이 전도유망하다고 간주하고 있지만 비용 문제를 언급했다. 원격 진료를 가능하게 만들기 위해서는, 원격방사선과 여러 가지 원격 진료의 기본적인 생태계 특성 때문에 기본적인 기술 비용이 발생하게 된다.

지난 10년 동안 원격 진료가 여러 가지 주요 문제에 직면했지만, 이 분야는 여러 가지 진단 도구 개발과 치료 목적으로 앞으로도 계속 개발될 것으로 보인다. 인공지능과 빅데이터, 사물인터넷 등으로 정확성을 더욱 개선할 것이다.

[메디컬리포트=김건우 기자]
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