지난 9월3일 그랜드 인터컨티넬탈 서울에서 ‘Progress symposium’이 개최됐다. 이번 심포지엄에서는 연속혈당측정(CGM) 기술과 이를 기반으로 한 데이터 통합 플랫폼 LabConnect의 개발 배경과 임상적 활용 가능성을 주요 주제로 다루었다. LabConnect의 필요성과 이를 통해 환자·의료진·병원 차원에서 기대되는 이점, 그리고 EMR 연동을 통한 데이터 통합의 중요성이 공유되었다. 또한 CGM Live를 활용한 입원 환자 및 외래 환자 관리, 의료진(HCPs)과 환자 간 실시간 소통을 통한 효율적 당뇨병 및 동반 질환 관리 가능성이 제시되었으며, 디지털 헬스케어 기술이 당뇨병 관리 패러다임 변화를 이끌 수 있음을 시사하였다. 이날 심포지엄 중 조재형 교수의 발표내용을 요약 정리해 게재한다.
CGM Live: A significant step forward in CGM Live Connect System for glucose monitoring including in-patients - 조재형 교수
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▲ 조재형 교수, 서울성모병원 내분비내과, iKooB 대표이사
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이번 발표에서는 CGM Live라는 시스템을 소개하고자 한다. 이는 기존의 LabConnect Live라는 플랫폼을 기반으로 발전시킨 것으로, 환자와 의료진 모두에게 도움이 되는 의미 있는 시스템이 되기를 기대한다.
당뇨병 진료를 평생 이어오면서 많은 어려움을 겪어왔고, 그 과정에서 환자에게 실질적으로 도움이 되는 시스템을 만들고자 꾸준히 노력해 왔다. 나는 흔히 스스로를 ‘설계자’라고 표현해 왔었다.
15년 전, 가톨릭의대 임상의사로서는 처음으로 iKooB라는 회사를 설립했다. 회사를 만드는 것이 목적이 아니라, 하고자 했던 일을 실행하기 위해서는 회사라는 조직의 틀이 필요했기 때문이었다. 예상보다 훨씬 많은 어려움이 있었지만, 지금까지도 이와 같은 설계가 반드시 필요하다고 믿고 있다. 2008년 당시에 처음 등장했던 약제를 떠올리면 의미가 명확하다. 잘 알려진 마운자로(Mounjaro)나 위고비(Wegovy)보다 앞서 등장했던 것은 바이에타(Byetta)였다. 당시 문헌에 따르면 환자가 체중을 3kg만 감량해도 임상적으로 큰 호전이 있었다. 당시 환자들에게 체중 조절과 새로운 치료 옵션을 열정적으로 설명했고, 실제로 450명에게 처방해 아시아에서 가장 많이 사용한 의사 중 한 명이었었다. 그러나 당시 경험을 통해 의사와 환자 간 소통이 체계적으로 이루어지지 않는 현실을 절감했고, 환자 교육과 커뮤니케이션의 필요성을 강하게 인식하게 되었다.
2013년에 작은 회사 iKooB을 설립하여 iKooB Clinic 이라는 첫 제품을 출시한데 이어, Doctorvice Clinic이라는 플랫폼을 개발했다. 이어서 환자와 연결되는 애플리케이션도 필요했고, 다양한 앱들을 어떻게 연동할 것인지에 대한 고민이 이어졌다. 단순히 교육 콘텐츠를 제공하는 수준을 넘어 혈당, 혈압, 체중을 비롯해 수많은 데이터를 수집하고 이를 콘텐츠화할 수 있는 시스템이 필요하다는 결론에 도달했다. 결국 데이터를 수집·저장할 서버를 구축하게 되었고, 이는 개인 차원의 시스템에서 출발했지만 병원 시스템과 연결되지 않는 한 의료 현장에서 의미 있는 활용은 불가능하다는 사실을 깨달았다. 이러한 이유로 EMR(electronic medical record, 전자의무기록) 연동에 많은 노력을 기울였고, 현재는 유비케어사의 EMR 제품, 의사랑과의 연계를 통해 실제 병원 시스템과 연결된 형태로 발전시켰다.
2019년에는 애보트사(Abbott)의 Libre View 연동을 시도하면서 새로운 국면을 맞이했다. 당시 스마트 디바이스가 급격히 늘어나면서 각각의 기기들이 각 회사의 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 있었지만, 의료진이 이를 종합적으로 확인하기는 쉽지 않았다. 이러한 문제의식을 바탕으로 클라우드 형태의CDIS (Clinical Device Information System)을 구상하게 되었고, 다양한 기기를 연동해 병원 데이터와 직접 연결되는 구조를 만들고자 했다. 결국 데이터 통합을 지향하는 ‘토탈 데이터 서버’를 구축하게 되었으며, 이는 오늘 소개하는 랩커넥트 (LabConnect)의 기반이 되었다.
What is LabConnect?
CGM Live와 LabConnect의 핵심은 환자 데이터를 실시간으로 수집·저장하고 이를 다시 환자와 의료진에게 전달하는 것이다. 단순히 하나의 앱이나 기기를 개발하는 수준을 넘어, 의료진과 창업자, 연구자들이 함께 참여할 수 있는 운영 체계를 만드는 것이 목표다. 이러한 작업은 사막에 집 한 채를 짓는 것이 아니라, 함께 살아가는 마을을 만드는 작업에 비유할 수 있다. 한 개인의 노력으로 끝나는 것이 아니라, 여러 주체가 연결되어 움직여야 비로소 디지털 헬스케어가 구축될 수 있다.
이 과정에서 해야 될 가장 큰 작업은 여러 종류의 데이터들이 각기 다른 기기와 서버에 흩어져 있는데 이것들을 연동하는 것이다. 현재 각 기기는 제조사별로 서로 다른 서버와 클라우드에 데이터를 저장한다. 어떤 기기는 병원 내 서버(on-premise)에만 저장되고, 어떤 기기는 외부 클라우드에만 보관된다. 의사가 환자의 연속혈당이나 혈압 데이터를 확인하려면 각각의 연속혈당 시스템, 혈압 시스템 또는 다른 플랫폼에 각각 접속해야 한다. 환자가 사용하는 기기가 많아질수록 의료진은 여러 개의 아이디와 패스워드를 관리해야 하고, 이는 현실적으로 불가능에 가깝다. 의사가 환자 데이터를 확인하기 위해 수많은 계정을 들여다보는 것은 비효율적이고 지속 불가능하다.
이러한 문제를 해결하기 위해 추진하는 것이 클라우드 기반의 Clinical Device Information System(CDIS)이다. CDIS는 각 기기에서 발생하는 데이터를 병원 EMR과 연동하고, 하나의 통합된 플랫폼을 통해 의사가 확인할 수 있도록 설계된다. 이를 위해 ISO인증을 획득하였고 현재 ISMS 보안 인증을 추진하고 있으며, 수많은 EMR 회사와 협업 논의를 이어가고 있다. 결국 목표는 의사가 어떤 기기를 처방하든 환자 데이터가 동일한 시스템 안에서 흐르도록 만드는 것이다.
데이터의 통합은 단순한 편의성 이상의 의미를 가지며, 의사가 흩어진 데이터를 머릿속으로 일일이 조합하는 것은 한계가 있고, 대부분의 의사는 그렇게 할 수 없다. 데이터가 통합적으로 제시되어야만 임상적으로 의미 있는 의사결정이 가능하며, 나아가 AI 개발과 임상 연구에도 활용할 수 있다. 이러한 통합된 시스템은 각 회사와 병원이 힘들게 따로따로 시스템을 만드는 대신, 한 번의 연결을 통해 모두가 사용할 수 있는 허브를 구성하는 것을 가능하게 한다. 이를 위해 여러 기기 회사와 협력하며 데이터 공유 방식, 비용 분담 구조 등에 대한 논의를 이어왔다. 목표는 최소한의 비용으로, 그러나 확장 가능한 구조를 만드는 것이다. 궁극적으로는 교육 시스템, 연구 플랫폼, 나아가 AI 기반 분석까지 확장될 수 있는 토대를 마련하는 것이 목표다. 데이터가 모여야 논문의 가치가 생기고, AI 개발도 가능해지며, 그렇게 되면 의료 시스템 전체가 한 단계 더 도약할 수 있게 된다.
당뇨병 환자는 다양한 위험 인자와 동반질환을 가지고 있다. 따라서 단순히 혈당 수치를 확인하는 수준을 넘어, 환자의 임상 데이터를 종합적으로 분석하고 적절한 치료 전략을 제시하는 시스템이 필요하다. CGM Live와 LabConnect는 이러한 요구를 충족하기 위해 개인이 생성한 건강 데이터(personal health record, PHR)를 의료 데이터로 전환하고, 이를 의료진이 직접 확인·활용할 수 있는 체계로 발전시키고 있다.
현재는 환자가 착용한 연속혈당측정기(continuous glucose monitoring, CGM)의 데이터가 환자 개인 계정에만 저장되는 경우가 많다. 그러나 입원 환자나 의료진의 처방에 따라 관리되는 환자 데이터는 반드시 병원 시스템 안에서 확인되어야 한다. 이를 위해 LabConnect는 연속혈당기 프리스타일 리브레의 데이터를 저장하는Libre view와 연동하여 2주 단위의 혈당 분석 리포트를 자동으로 생성하고 있다. 이 리포트에는 TIR(time in range), TAR(time above range), TBR(time below range), 변동 계수(CV), GMI(glucose management indicator)와 같은 핵심 지표가 포함된다. 의사는 환자의 이름, 등록번호, 성별, 생년월일 등 실제 정보를 기반으로 이 데이터를 확인할 수 있어, 기존의 개인 계정 중심 플랫폼과는 본질적으로 차별화된다.
임상 현장에서 이 시스템은 구체적인 환자 관리에 활용된다. 예를 들어, 한 환자는 아침 식사 후 혈당이 급격히 상승하는 패턴을 보였고, 연속 혈당 데이터를 통해 탄수화물 섭취가 주요 원인임을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 의료진이 식단 조정을 권고하여 환자의 혈당 패턴을 개선할 수 있었다. 이처럼 세부 데이터를 통해 단순한 당화혈색소 수치로는 파악하기 어려운 환자의 생활 습관과 대사 특성을 파악하게된다.
향후에는 혈당 데이터뿐만 아니라 망막질환, 심혈관질환, 심부전 위험도를 함께 분석하는 방향으로 확장될 예정이다. 닥터눈(Doctor Noon, Mediwhale), AiTiA (Medical AI)와 같은 외부 솔루션과 연동해 환자의 당뇨 합병증 위험을 예측하고, 혈당 변동성(glucose fluctuation)을 줄일 수 있는 치료 전략을 제시하는 임상 지원 시스템을 구축하기 위해 노력하고 있다. 이러한 통합적 접근은 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고, 나아가 치료 행위에 대한 적절한 보상 체계 마련에도 기여할 수 있다.
그림 1은 환자가 근감소증(sarcopenia)으로 근육량은 줄어있고 복부 비만이 동반되어있으며, 동시에 심혈관질환과 신장질환을 가지고 있는 상황에 대해 환자의 예후를 어떻게 예측하고 어떤 약제를 선택할 것인가를 보여주는 것이 쉽지 않다는 것을 보여주는 모식도이다. 모든 전문의가 이를 종합적으로 판단하기는 어렵기 때문에, 일반 의사들도 활용할 수 있도록 데이터를 연결하고 임상 의사결정을 지원하는 시스템이 필요하며, 이러한 것을 가능하게 하는 것을 목표로 시스템을 개발해왔다.
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▲ [그림 1] 동반 질환을 가지고 있는 당뇨 환자의 빅데이터 모식도
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예를 들어, 의료진이 환자에게 연속혈당측정기 Libre를 처방하면, 환자는 기기를 부착해 약 2주간 혈당 데이터를 기록한다. 환자는 스마트폰 애플리케이션을 통해 실시간으로 혈당을 확인할 수 있으며, 앱은 데이터 공유에 대한 동의 절차를 거쳐 iKooB 서버와 연동된다. 이를 통해 의료진은 환자의 데이터를 확인하고 관리할 수 있다. 검사 접수와 연동 과정은 복잡하지 않고 시간이 오래 걸리지 않으며, 향후 EMR과 완전하게 연동되면 의료진의 업무 효율성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
Another big area where CGM is needed
입원 환자의 혈당 관리에서 발생하는 문제들을 살펴 보면, 현재 대부분의 병원에서는 손끝 채혈을 통해 혈당을 반복적으로 측정하는데, 이는 환자와 의료진 모두에게 부담이 된다. 환자 입장에서는 반복 채혈로 인한 통증과 출혈 위험이 있으며, 항응고제나 면역억제제를 사용하는 경우에는 출혈 위험과, 감염 가능성도 커진다. 야간에도 채혈을 해야 하기 때문에 환자의 수면이 방해 받는 경우가 많다.
간호사에게도 문제는 크다. 환자를 한 명씩 순차적으로 채혈하다 보면 많은 시간이 소요되고, 실수로 자가 손상을 입을 가능성도 있다. 또한 장갑과 채혈 도구 같은 의료 소모품 사용량이 늘어나 병원 차원에서 비용 부담과 의료폐기물이 증가한다. 응급실에서는 케톤산증(DKA) 환자의 경우 10분마다 혈당을 재야 하는 상황이 발생하기도 하며, 저혈당 환자의 경우에도 지속적인 모니터링이 요구되어 간호 인력의 피로도가 높아진다.
이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 입원환자에서의 연속혈당측정 (CGM) 방안이 제시되었다. 한 개의 센서를 통해 장기간 혈당을 연속적으로 확인할 수 있기 때문에 환자의 고통을 줄이고, 간호사의 업무를 대폭 경감할 수 있다. 특히 중환자실에서는 여러 환자의 데이터를 중앙 관제 시스템에서 동시에 모니터링할 수 있어, 야간 저혈당 발생을 사전에 예측하고 대비할 수 있다.
CGM 도입은 연구와 데이터 활용 측면에서도 의미가 크다. 축적된 혈당 데이터는 임상 연구에 활용될 수 있으며, 데이터베이스화·저작권화를 통해 병원은 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 더 나아가 “채혈하지 않는 병원”이라는 차별적 이미지를 구축할 수 있어 환자 만족도와 병원 경쟁력에도 긍정적 영향을 줄 수 있다.
외래 환자 관리에서도 CGM은 중요한 대안이 될 수 있다. 고위험 환자를 모두 입원시킬 수는 없지만, 감염이나 저혈당이 반복되는 환자들을 외래에서 보다 집중적으로 모니터링할 수 있다.
Monitoring in real time
입원 환자의 경우 CGM이 필요한 경우가 많은데, 수술을 받았거나 중환자실에 있으며 의식이 없는 환자는 저혈당이 발생해도 스스로 인지하기 어렵다. 기존의 방식은 2주치 데이터를 모아 제공하는 구조였지만, 입원 환자에게는 실시간으로 혈당 변화를 확인할 수 있는 시스템이 필요하다.
현재 의료진이 Libre View에 접속하면 데이터를 확인할 수 있지만, 이는 개인 계정 기반으로 운영되기 때문에 병원 시스템과 분리되어 있다. 여러 환자의 데이터를 확인하려면 개별 아이디로 반복 접속해야 하는 번거로움이 따른다. 이러한 방식으로는 발전할 수 없기 때문에, 이를 해결하기 위해 실시간 병원 연동형 CGM Live 시스템을 개발하게 되었다.
CGM Live에서는 병동·중환자실·퇴원 환자 데이터를 구분해 한눈에 확인할 수 있으며, 카드 형태의 대시보드를 통해 환자 별 혈당 변화를 직관적으로 파악할 수 있다. 특정 시간대에 환자가 어떤 음식을 섭취했는지 기록을 남기면, 식사와 혈당 변화 간의 상관관계를 쉽게 분석할 수도 있다.
Communication between HCP and Patient on CGM
CGM Live는 단순히 환자의 데이터를 수집하는 데 그치지 않고, 의료진(healthcare providers, HCPs) 간, 그리고 의료진과 환자 간 커뮤니케이션을 지원하는 플랫폼으로 발전해야 한다. 예를 들어, 특정 식사(예: 라면, 단팥빵) 후 급격히 혈당이 상승하거나, 반대로 특정 식단에서는 혈당이 안정적으로 유지되는 데이터를 볼 수 있으며, 의료진이 실시간으로 인슐린 교정 계수를 확인하면서 인슐린을 조절하는 데 도움을 받을 수도 있다.
이 시스템은 병동, 중환자실, 요양병원 등 다양한 의료 환경에서 환자의 데이터를 통합 관리할 수 있도록 설계되었다. 나아가 혈당이 위험 범위를 벗어날 경우 자동으로 알림을 전송하는 기능을 추가해, 환자와 의료진 간 즉각적인 소통을 가능하게 하는 것도 목표로 하고 있다. 이는 퇴원 환자나 외래 환자의 관리에도 응용될 수 있다. 예컨대 췌장 절제술 후 혈당 변화를 관찰하고 싶어 하는 외과 의사나, 인슐린 치료에 익숙하지 않은 환자를 모니터링하는 상황에서 큰 도움이 될 수 있다.
특히 개원의의 경우 감염, 고혈당, 스테로이드 사용, 인슐린 초기 처방 등 관리가 까다로운 환자들을 효과적으로 추적·관리할 수 있는 도구로 활용할 수 있다. 환자 역시 자신의 데이터가 단순히 PHR에 머무는 것이 아니라, 병원 EMR과 통합되고 저작권화되어 의료 체계 안에서 활용되는 경험을 하게 된다. 이는 환자 주도의 데이터 활용 모델로 확장될 수 있다. 또한, 최근 비만·당뇨병 치료제의 등장과 CGM을 결합하여 활용할 수 있는데, 마운자로나 위고비와 같은 약제가 사용되는 환자에게 CGM을 부착하고, 체중과 부작용을 포함한 PGHD(patient-generated health data)를 함께 모니터링하면, 치료 효과와 안전성을 더 정밀하게 추적할 수 있다(그림 2).
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▲ [그림 2] CGM을 활용한 비만·당뇨병 치료 환자의 실시간 모니터링 및 관리
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이를 위해 현재 다수의 EMR 업체와 협력하고 있으며, 실제 연동 작업도 진행 중에 있다. 또한, 중소형병원과 협력을 추진 중에 있으며, 입원 환자와 외래 환자 모두가 더 나은 치료를 받을 수 있도록 시스템을 발전시켜 나가고자 한다.
현재 CGM Live제품은 단순 모니터링 기능을 제공하는 CGM Live Standard 버전만 있는데, 인슐린 조정까지 지원하는 Pro 버전, 가정 환자를 원격 관리하는 Remote 버전, 그리고 중환자실(ICU) 환자 관리에 특화된 ICU 버전으로 구분해, 다양한 환경과 필요에 맞는 솔루션으로 확장해 나갈 계획이다.
Next step
새로운 혈당 측정 기기인 iMATE는 현재 양산을 앞두고 있으며, 이 제품은 인슐린 주입량을 정확히 측정·기록할 수 있도록 설계되었다. 사용자가 다이얼을 돌리면 주입 단위가 표시되고, 버튼을 누르면 11초간 음악이 흘러나오면서 투여 과정을 안내한다. 이 과정을 통해 언제, 몇 단위의 인슐린이 투여 되었는지를 자동으로 기록할 수 있으며, 해당 데이터는 서버로 전송되어 환자 관리와 연구에 활용될 수 있다. 이러한 기기의 사용으로 향후 인슐린 조절 프로그램을 자동화하고, glucose specialist가 더욱 정밀한 치료를 지원할 수 있는 길이 열릴 수 있을 것으로 기대된다.
인슐린 주사를 맞고 반복적으로 혈당을 측정하는 것은 당뇨 환자에게는 큰 고통이다. 이러한 고통을 의료진이 완전히 이해할 수는 없지만, 디지털 기술을 통해 환자를 더 잘 이해하고 도움을 주는 방법을 마련할 수는 있다. 심혈관질환, 망막증 등 다양한 합병증을 안고 있는 환자들의 어려움과 고통을 덜어주기 위해 의료진과 함께 이러한 디지털 시스템을 발전시켜 나가면 환자 치료의 질을 한층 높일 수 있을 것으로 생각한다.
<Q&As>
좌장: 처음 CGM이 도입되었을 때 환자들에게 이를 설명하는 것이 쉽지 않았다. 환자들은 “이제까지는 혈당 측정을 잘 하라고 했다가, 그 다음에는 당화혈색소가 중요하다고 하더니, 이제는 또 연속혈당측정까지 필요하다는 것이 무슨 말입니까?”라고 반문하곤 했다. 그럴 때 환자들이 이해하기 쉽도록 영화에 비유해서 설명하곤 했다. 혈당 측정은 마치 영화 포스터 한 장을 보는 것과 같다. 포스터만으로도 영화의 대략적인 분위기를 짐작할 수 있다. 당화혈색소는 20초에서 1분짜리 예고편에 해당한다. 짧은 예고편만 봐도 영화의 줄거리나 흐름을 어느 정도 이해할 수 있다. 반면 CGM은 유튜브에서 흔히 볼 수 있는 3~5분짜리 영화 리뷰와 같다. 영화 전체를 보지는 않았더라도 주요 장면과 흐름을 파악할 수 있듯, CGM 데이터만 보아도 하루 동안 환자에게 어떤 혈당 문제가 있었는지를 알 수 있다. 조재형 교수가 소개한 LabConnect 시스템을 보면서 OTT 플랫폼이 떠올랐다. 어떤 사람은 넷플릭스, 또 어떤 사람은 디즈니+, 혹은 웨이브만 이용하지만, 만약 이들 모든 플랫폼의 콘텐츠를 한 곳에서 제한 없이 볼 수 있다면 얼마나 편리할까 하는 생각이 들었으며, LabConnect는 바로 그러한 통합을 실현하고 있다고 생각한다. 단순히 데이터를 모아 보여주는 것을 넘어, 편집하고 가공해 환자 치료에 최적화된 방식으로 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있다고 생각한다.
Q1: 연속혈당측정(CGM)과 자가혈당측정(BGM)의 차이는 어디에서 발생하는가? 또 환자나 일반인에게 이 차이를 이해하기 쉽게 설명하려면 어떻게 해야 하는가? 실제 진료 현장에서도 단순 혈당측정과 CGM의 차이로 인해 환자들이 혼란을 겪는 경우가 있기 때문에, 이에 대한 설명은 의미가 클 것으로 생각한다.
A1 (문선준 교수): CGM은 피하 조직액(interstitial fluid)에 존재하는 포도당을 측정하는 방식이다. 센서의 glucose oxidase와 포도당이 반응해 생성된 과산화수소(H₂O₂)를 전극을 통해 감지하여 혈당 값을 환산한다. 반면 자가혈당측정기는 모세혈관 혈액 속의 포도당을 측정하기 때문에 차이가 발생한다. 환자에게 설명할 때는 CGM의 정확도가 많이 개선되어 신뢰할 수 있는 정보임을 강조하고 있다. 자가혈당측정 역시 100% 정확한 것은 아니므로, 큰 차이가 없는 경우라면 CGM을 활용해도 무방하다고 설명할 수 있다.
Q2: GDM(임신성 당뇨병) 선별검사에서 1차 검사에서는 양성으로 나왔지만 2차 검사에서는 정상으로 나온 경계성 산모의 경우, CGM 사용을 권유하는 것이 적절한가?
A2 (문선준 교수): 현재 GDM 환자에서 CGM 사용이 혈당 조절을 개선한다는 확실한 근거는 부족하다. 다만 최근 연구에서는 환자 만족도나 편의성 측면에서 긍정적인 결과가 보고되고 있다. 따라서 이러한 경계성 환자에게 CGM을 사용하는 것은 혈당 조절을 보다 편리하게 하는 목적에서는 도움이 될 수 있다. 그러나 “CGM을 사용하면 혈당이 더 잘 조절된다”라고 단정하기에는 아직 근거가 충분하지 않다.
Q3: 현장에서 환자를 진료하면서, 연속혈당측정을 특히 권유하는 환자는 어떤 경우이며, 가장 효과가 좋았던 사례는 어떤 것이 있는지 궁금하다.
A3 (조재형 교수): 연속혈당측정은 여러 상황에서 유용하다. 예를 들어, 당화혈색소가 1년 동안 지속적으로 상승하고 있는 환자, 최근 갑자기 혈당이 급격히 변동한 환자, 공복 혈당은 정상이나 식후 혈당만 비정상적으로 높은 것으로 예상되는 환자, 약제를 새로 시작하거나 중단한 환자 등이 대표적이다. 특히 네 가지 약제를 병용하고 있음에도 조절이 잘 되지 않아 다음 단계로 인슐린 치료를 고려하는 경우, 연속혈당측정을 도입하면 상당수 환자들이 인슐린 치료를 피할 수 있다는 점에서 적극적인 호응을 얻고 있다. 또한 과자, 간식, 과일 등 특정 식습관 요인이 문제로 의심되는 환자에게도 효과적이다. 경험상 환자의 절반 이상은 혈당 조절이 개선되며, 일부는 기기를 중단한 후에도 일정 기간 호전을 유지한다. 일부 환자들은 연속혈당측정을 계기로 식습관을 완전히 교정해 삶이 바뀌는 수준의 개선을 보이기도 한다. 다양한 사례를 볼 때, 의료진도 충분히 의미 있는 경험을 얻을 수 있을 것이라 생각한다.
좌장: 실제로 식이 조절이 잘 되지 않는 환자에서 연속혈당측정을 통해 좋은 효과를 보는 경우가 많다. 또 당화혈색소가 높았던 환자 중 일부는 반복적인 저혈당과 그에 따른 고혈당 리바운드가 원인이었던 경우가 있다. 이런 환자들은 연속혈당측정을 통해 저혈당 발생 시점을 정확히 파악할 수 있고, 규칙적인 생활습관을 유지함으로써 혈당 조절이 개선되는 경우가 많다. 따라서 이러한 환자들에게 CGM은 큰 도움이 된다.
Q4: 현재 국내에서 다양한 CGM이 사용되고 있는데, 그중 Libre의 가장 큰 장점은 무엇인지 궁금하다.
A4 (조재형 교수): 애보트라는 회사는 오랜 기간 혈당측정기를 개발해 온 기업으로, 풍부한 데이터베이스를 보유하고 있다. Libre 기기는 하드웨어의 성능도 뛰어나지만, 축적된 데이터를 활용해 예측 모델을 구축하고 분석하는 능력에서 강점을 보인다. 현재 국내에서 주로 사용되는 Libre 2의 경우 일부에서는 크기에 대한 불만이 있지만, 최근 출시된 Libre 3는 훨씬 소형화되어 착용 편의성이 개선되었다. 나아가 케톤체(ketone body)를 측정할 수 있는 기능이 탑재된 신제품도 개발되고 있어, 향후 더 다양한 활용 가능성을 기대할 수 있다. 이러한 점에서 Libre는 단순한 측정 기기를 넘어 데이터 기반 관리와 예측에 강점을 가진 플랫폼이라 평가할 수 있다.
Q5: LabConnect와 관련된 질문이다. 개인 회원의 경우 현재 사용하는 EMR 차트가 몇 가지에 불과하다. LabConnect가 EMR과 연동되기 위해서는 EMR 업체의 협력이 필수적인데, 실제로 가능할지 궁금하다. 또 원내에서 시행한 검사 결과를 의사가 LabConnect에 직접 입력하는 것이 가능한지도, 도움이 될 만한 기능이 있다면 소개 부탁드린다.
A5 (조재형 교수): LabConnect는 독립형 버전뿐만 아니라 병원 시스템과 복잡하게 연동되는 버전도 개발해 두었으며, 현재는 2.1 버전을 통해 병원의 필요에 맞게 구현할 수 있다. 독립형 버전은 불편한 점이 있는데, 환자를 LabConnect 서버에 등록해야만 활용할 수 있기 때문이다. 한 번 등록하면 이후에는 검사 종류와 관계없이 사용할 수 있지만, 초기 접수 과정에서 번거로움이 있는 것이 사실이다. 이러한 이유 때문에 EMR 연동을 적극적으로 준비하고 있으며, 유비케어를 비롯한 국내 주요 EMR 업체와 협력 작업을 진행 중이다. 예컨대, EMR에서 환자 정보를 확인하다가 LabConnect 버튼을 누르면 해당 환자의 데이터가 불러와지는 구조를 구현하고 있다. 데이터 자체가 서버로 이전되는 것은 아니며, 병원 내 클라우드 환경에 별도의 ‘공간’을 마련해 보관하는 방식이다. 이를 통해 보안성을 유지하면서도 병원은 데이터를 독립적으로 관리할 수 있다. 현재 국내 대형 병원 EMR 업체들과도 연동을 진행하고 있어, 향후에는 훨씬 편리하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Q6: 리브레의 장점은 잘 알려져 있으나, 현실적으로 2형 당뇨병 환자에게는 보험 문제로 인해 처방이 쉽지 않다. 이러한 상황에서 어떻게 사용을 권고할 수 있을지 궁금하다.
A6 (문선준 교수): 무엇보다 빠른 시일 내에 보험 적용이 확대되어야 한다. 현재 학회 차원에서도 MDI(Multiple Daily Injections, 다회 인슐린 주사)를 사용하는 2형 당뇨병 환자를 우선 대상으로 보험 적용을 추진하기 위해 정부와 협의 중이다. 지금 상황에서는 인슐린 사용자에게는 명확한 근거가 있기 때문에 적극적으로 권고할 수 있다. 또한 모든 환자가 상시로 사용하는 것은 아니더라도, 간헐적으로(CGMs를 2주 단위로) 사용하는 것만으로도 효과를 거둘 수 있다. 특히 경구 약제를 3제, 4제까지 사용해도 혈당 조절이 되지 않는 경우 주사 치료로 넘어가야 하는데, 이 시점에서 3개월에 한 번씩이라도 CGM을 사용하면 혈당 패턴을 확인할 수 있고, 비용 면에서도 비보험 약제를 장기적으로 사용하는 것보다 경제적일 수 있다.
좌장: 지금 말씀처럼, 학회 차원에서 정부와 협의하여 CGM 사용을 확대하는 노력이 필요하다. 초기에는 비용이 들어가더라도 장기적으로는 의료비 절감과 환자의 건강 개선 효과가 크다는 점을 강조해, CGM 적용 대상을 점차 확대해 나가야 할 것이다.
Q7: LabConnect에 메시지 발송 기능을 도입하는 것은 언제쯤 가능한가?
A7 (조재형 교수): 메시지 발송 기능을 구현하는 데에는 오랜 시간이 걸리지는 않을 것으로 본다. 다만 발송된 메시지를 기록하고 저장하는 과정에서 여러 기술적 이슈가 있을 수 있다. 그러나 의료진의 수요가 충분하다면 훨씬 더 빠른 시일 내에 적용할 수도 있을 것으로 생각한다.
Q8: LabConnect를 입원 환자에게 적용하면서 CGM 정밀 검사 및 일반 교육 처방 수가와 연동할 수 있는지 궁금하다.
A8 (조재형 교수): 현재 수가는 인슐린 사용 여부 등에 따라 달리 적용되고 있다. 저희는 장비와 시스템을 재료비 형식으로 공급하고 있으며, 병원에서는 이를 교육 수가와 연계해 활용할 수 있다. 단순히 모니터링만 하는 경우와 인슐린 조절까지 병행하는 경우에 따라 난이도와 수가가 달라질 수 있다. 오늘 소개한 모델은 기본적으로 각 과에서 모니터링 중심으로 활용하는 형태다. 간호사가 데이터를 확인하고, 담당 의사가 이상을 발견하면 추가 상담이나 진료를 연결하는 방식이다. 이에 따른 비용은 비급여 교육 수가로 적용할 수 있다.
Q9: LabConnect를 입원 환자에서 사용할 때, 혈당을 실시간으로 볼 수 있다고 설명해도 되는가?
A9 (조재형 교수): 그렇다. 다만 데이터 제공에는 약간의 지연이 있다. 국제 규정에 따라 애보트 기기는 1분 단위로 측정하지만, 데이터를 1분마다 전송하지 않고 15분 간격으로 전송한다. 따라서 의료진이 확인하는 시점은 최소 15분 이전의 데이터가 된다.
Q10: 개인적으로 임신성 당뇨 환자를 많이 진료하고 있는데, Libre를 사용할 때 매우 편리하다. 특히 아이디를 클릭하면 AGP 리포트에 들어가기 전, 2주 간격으로 평균 혈당 그래프가 4개 정도 연속으로 제시되어 환자의 최근 2~3주 혈당 조절 상태를 한눈에 파악할 수 있다. LabConnect에서도 이러한 그래프와 평균값, TIR(Time in Range) 값을 함께 볼 수 있도록 조정할 수 있는지 궁금하다. 의료진 입장에서는 TIR 기준을 70~180mg/dL에서 더 좁게 설정해 세밀하게 분석하는 것이 유용하기 때문에, 간격 조정이 가능하다면 큰 도움이 될 것이다.
A10 (조재형 교수): 현재 시스템은 새로운 기기가 연결되면 2주 단위 데이터를 순차적으로 불러오는 구조다. 예를 들어, 1월 1일부터 15일까지의 데이터가 수집되면 그 구간이 하나의 블록으로 저장되고, 이후 새로운 기기가 연결되면 다시 다음 2주 단위 데이터가 추가된다. 따라서 현 시점에서는 2주 구간 이외의 기간(예: 1주~3주 구간)을 임의로 추출하는 기능은 제공되지 않는다. 만약 의료진이 원하는 특정 구간을 설정해 해당 값을 불러오도록 하려면, UI 개선과 함께 Libre 측에 해당 데이터를 요청하는 별도의 기능이 필요하다. 기술적으로 구현은 가능하므로, 의료진의 요청에 따라 맞춤형 기능을 개발할 수 있도록 적극 검토하겠다.
Q11: 시스템 구조가 다소 복잡하게 느껴진다. Libre 2를 사용하려면 Libre View에 가입해 자료를 업로드해야 하는 것으로 이해하고 있는데, 그렇다면 LabConnect로 데이터가 이관되는 것인가? 이 과정에서 환자의 동의 절차가 필요한지도 궁금하다.
A11 (조재형 교수): 맞다. 환자의 동의 절차가 반드시 필요하다. 애보트의 정책은 환자가 스스로 연결 여부를 선택하고, 필요 시 연결을 해제할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 동의 과정은 앱을 통해 환자가 직접 진행해야 한다. 실제로는 Libre 링크 앱에서 데이터가 생성되고, 닥터바이스 앱을 통해 의료진과 연결된다. 이 과정에서 환자의 고유번호가 매칭되며, LabConnect 서버는 해당 번호를 기반으로 데이터를 불러온다. Libre View에서는 닉네임 기반 데이터가 일정 기간(예: 6개월) 저장되지만, LabConnect에서는 동일 데이터를 의료기록 형태로 장기간(최소 10년) 보존할 수 있다. 동시에 이 데이터는 닥터바이스 앱으로도 공유되어, 환자와 의료진이 함께 확인할 수 있는 구조로 운영된다.
Closing (좌장): 오늘 조재형 교수의 발표와 토론을 통해 많은 내용을 듣게 되었지만, 한 번에 모두 이해하기는 쉽지 않았을 것이다. 그러나 실제 임상에서 적용해 본다면, 환자들이 지금까지보다 훨씬 더 편리하게 이 시스템을 활용할 수 있을 것이고, 의료진 역시 보다 효율적으로 환자를 관리할 수 있을 것으로 생각한다. 참석해 주신 여러 의료진분들께서도 단순히 연속혈당측정을 넘어, 이러한 통합 시스템을 환자 진료에 접목한다면 큰 도움이 될 것이라 믿는다. 이 자리에 함께해 주신 모든 분들께 감사드리며, 이번 Progress Symposium이 각자의 진료 현장에서 환자 치료에 새로운 영감을 주는 시간이 되었기를 바란다. 이것으로 오늘의 심포지엄을 마치겠다.
