환자 중심 가치 기반 원격의료 서비스 모델 제안

Ⅰ. 서 론

전 세계적으로 디지털 기술의 급속한 발전과 함께 보건의료 분야에서도 디지털 전환(Digital Transformation)이 가속화되면서 정보통신기술(Information and Communication Technology, 이하 ‘ICT’로 약함)과 융합된 디지털 헬스케어(Digital Healthcare) 서비스가 가능하게 되었다. 기존의 보건의료 패러다임이 환자의 질병 치료에만 초점을 맞춘 대응적·사후적 관리에 집중한다면, 디지털 헬스케어는 개인의 건강 및 질병상태를 분석한 맞춤형 질병 예방까지 가능한 맞춤의학(Personalized medicine) 제공을 목표로 한다[1]. 보건의료에서 이러한 변화는 COVID-19 팬데믹을 계기로 더욱 활성화되고 있다.

환자와 보건의료 서비스 제공자가 원거리에서 ICT를 활용하여 환자의 건강 상태를 모니터링·진단·처방하는 시스템인 원격의료(Telehealth)는 디지털 헬스케어의 매우 대표적인 유형이다. 원격의료는 의료행위에 따라 원격진료, 원격의사 협진, 원격상담, 원격모니터링, 원격수술, 원격교육 등으로 구분할 수 있다[2].

COVID-19 팬데믹을 계기로 더욱 확산되고 있는 원격의료는 31개 OECD 가입국 중 26개 기관(전체 84%)에서 허용하고 있으며[3], G7 국가 중에서는 이탈리아를 제외한 6개 국가에서 초진을 포함한 원격진료를 허용하고 있다[4]. 또한 미국의 Veteran Affairs(VA) 프로그램은 원격의료를 통해 환자당 연간 $6,500의 의료비 저감 효과를 입증했으며[5], 영국의 NHS Digital은 디지털 헬스케어를 통해 의료 및 복지 전문가들이 더 효과적으로 소통할 수 있도록 돕고, 사람들이 자신에게 맞는 시간에 신속하고 쉽게 필요한 의료 서비스를 받을 수 있도록 지원하고 있다[6]. 이에 반해 우리나라는 원격의료가 제한적으로 도입되었지만, COVID-19 팬데믹을 계기로 일시적으로 비대면 진료를 허용하며 본격적인 디지털 헬스케어 시대를 준비하고 있다. 우리나라는 정부 주도하에 디지털 뉴딜 정책의 일환으로 '스마트 의료 인프라' 구축을 추진하고 있으며, 이를 통해 의료 데이터의 표준화와 디지털화, AI 기반 정밀의료 등을 실현하고자 노력하고 있다[7].

우리나라는 원격의료 또는 원격진료라는 용어 대신 각각 비대면의료 또는 비대면진료라는 명칭으로 정책을 시행하고 있다. 현행 의료법 상 원격의료는 의료인(의료업에 종사하는 의사, 치과의사, 한의사만 해당)만 ICT를 활용하여 원격지에 있는 의료인에게 의료지식이나 기술을 지원하는 것만 허용하고 있다. 그렇기 때문에 원격의료 또는 원격진료라는 용어를 사용할 경우 의료법상 용어 정의와 충돌하는 상황이 발생하기 때문이다. 이러한 배경에서 우리나라 역시 COVID-19 팬데믹 기간 동안 한시적으로 비대면진료를 허용하였고, 지난 2023년 6월 1일에는 비대면진료 시범사업을 실시 이후 현장에서 제기된 의견을 바탕으로 12월 15일에는 비대면진료 시범사업을 통해 보완방안을 발표하고 시행하고 있다. 2020년부터 비대면진료 이용자는 연도별로 이용 건수가 지속적으로 증가하고 있고, 세부적으로 살펴보면 2020년부터 2022년까지 3년간 누적 1,379만명에 달한다[8].

2024년 2월 23일부터 비상진료대책의 일환으로 모든 종별 의료기관의 비대면진료를 허용하였다. 그 결과 지난해 12월 15일 비대면진료 시범사업 보완방안 시행 이후 일평균 비대면진료 실시 건수는 약 19% 증가(’23.9.1.~’23.12.14. 3,573건 → ’23.12.15.~’24.1.31. 4,264건)하였고, 휴일·야간 시간대의 경우 진료건수는 약 163% 증가하였다[9].

원격의료는 보건의료 서비스에 대해 접근성을 높여 편의성을 제공하고, 급성질환 뿐 아니라 일시적 또는 만성질환까지 확장되어 서비스를 제공한다. 뿐만 아니라 원격의료의 장소가 광역화되면서 스마트폰과 같은 모바일 기기를 활용하여 환자가 의료기관이 아닌 곳에서 진료를 받을 수 있는 적절한 환경을 제공한다. 환자 중심 의료를 실현할 수 있는 매우 적절한 환경을 제공할 수 있다[10].

이와 같이 원격의료는 질병 치료에 집중하던 근거 중심 의료(Evidence based Medicine)에서 환자 중심 의료(Patient-Centered Care) 패러다임으로 전환[11],[12]되고 있는 현재 보건의료 현장에 매우 적합한 보건의료 서비스 형태라고 볼 수 있다. 특히, 환자 중심 의료를 통해 환자는 치료에 대한 만족도와 삶의 질이 향상되며, 의료진은 환자에게 제공되는 치료의 질과 안전성 향상 및 직무 만족도 상승과 같은 긍정적인 결과를 보여준다[13]. 원격의료는 환자 중심 의료가 제공하는 긍정적인 결과를 보다 극대화할 수 있는 매우 적절한 환경을 제공할 수 있을 것이다.

그럼에도 불구하고 현행 우리나라의 원격의료는 산업발전과 서비스 제공자의 이해관계를 중심으로 논의되고 있는 측면이 강하다. 원격의료의 도입을 통해 시스템 차원에서 이용자의 이익을 위해 보험자 또는 이용자가 직접 비용을 지불할 가치가 무엇인지에 대한 논의가 필요한 시점이다. 실제로 한 연구 결과에 따르면 이용자의 60% 이상이 서비스의 사용성과 개인화 측면에서 개선이 필요하다고 응답했다[14].

그러므로 본 연구에서는 디지털전환(Digital Transformation)이 가속화 되고 있는 보건의료 분야에서 환자 중심 의료 패러다임을 반영하는 원격의료를 실현하기 위한 새로운 접근 방식으로 '가치 기반 원격의료 서비스 모델'을 제안하고자 한다.

Ⅱ. 보건의료의 디지털 전환에 따른 원격의료의 발전

2-1 디지털 전환에 따른 전통적인 보건의료 패러다임의 변화

디지털 기술의 급속한 발전은 보건의료 분야에 혁명적인 변화를 가져오고 있다. 이러한 디지털전환은 단순히 기존 프로세스의 디지털화를 넘어, 의료서비스 제공 방식과 환자-의료진 관계, 그리고 전반적인 헬스케어 시스템의 근본적인 변화를 촉진하고 있다[15].

전통적인 보건의료 패러다임에서는 질병 치료에 중점을 두고, 의료진의 전문성에 의존하는 수직적 의사결정 구조가 일반적이었다. 그러나 디지털 헬스케어의 등장으로 이러한 패러다임이 크게 변화하고 있다[16].

첫째, 빅데이터와 AI 기술을 활용한 예측 모델의 발전으로, 질병 발생 전 예방에 초점을 맞추는 '예측의학'이 강화되고 있다[17]. 기계학습 알고리즘을 사용하여 개인의 유전정보, 생활습관 데이터, 의료기록 등을 분석함으로써 특정 질병의 발병 위험을 예측하고, 이에 따른 맞춤형 예방 전략을 제시할 수 있게 되었다. 이는 질병이 발생한 후 치료하는 반응적 의료에서 질병 발생을 미리 예방하는 선제적 의료로의 전환을 의미하며, 전통적인 치료 중심의 보건의료 패러다임에서 예방 중심으로의 전환을 촉진하고 있다[15],[18].

둘째, 유전체 분석과 개인의 생활습관 데이터를 결합한 정밀의료가 가능해져, 개인별 최적화된 치료법 제공이 현실화되고 있다[19]. 디지털 기술의 발전은 유전체 데이터를 더 쉽게 분석하고 해석할 수 있게 하여, 환자 개개인의 유전적 특성에 기반한 치료와 예방이 가능해졌다. 이로 인해 환자에게 보다 최적화된 치료 방법을 제공할 수 있으며, 이는 기존의 표준화된 치료 방식과 비교했을 때 보다 효율적인 의료 서비스를 제공하는 데 기여하고 있다[19],[20]. 예를 들어, 암 치료에서는 환자의 유전자 변이 정보를 바탕으로 가장 효과적인 표적 치료제를 선택할 수 있게 되었다. 또한, 약물 유전체학의 발전으로 개인의 유전적 특성에 따른 약물 반응성을 예측하여 최적의 약물과 용량을 결정할 수 있게 되었다[19],[21]. 그러나 유전체 데이터의 활용에는 개인정보 보호와 윤리적 문제 등 여러 가지 제약이 존재하며, 이러한 문제는 지속적인 논의가 필요하다[22].

셋째, 웨어러블 기기와 모바일 헬스 앱의 보급으로 환자들이 자신의 건강 데이터를 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 환자의 의사결정 참여를 촉진하고, 의료진-환자 간 협력 모델을 강화하고 있다. 예를 들어, 당뇨병 환자들은 연속 혈당 모니터링 시스템과 스마트폰 앱을 통해 자신의 혈당 수치를 실시간으로 확인하고 관리할 수 있게 되었다. 이러한 능동적 참여는 환자의 건강 인식을 높이고 치료 순응도를 개선하는 데 기여하고 있다[23]. 과거에는 의료 정보에 대한 접근성이 의사에게 집중되어 있었지만, 현재 환자도 건강 정보에 보다 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 이로 인해 환자들은 자신의 건강 상태에 대해 더 많이 이해하고 의사와의 의사소통에서 더 큰 역할을 하게 되었다. 이는 환자 중심의 의료 패러다임을 강화하는 중요한 요소로 작용하고 있다[24].

넷째, 원격의료 기술의 발전으로 지리적, 시간적 제약 없이 의료서비스에 접근할 수 있게 되었다. 이를 통해 농어촌 지역이나 의료 자원이 부족한 지역에서도 고품질의 의료 서비스를 받을 수 있게 되었으며, 이는 보건의료의 형평성을 높이는 데 기여하고 있다[25]. 예를 들어, 농촌 지역이나 오지에 사는 환자들도 스마트폰이나 태블릿을 통해 도시의 전문의와 원격으로 상담할 수 있게 되었다. 또한, COVID-19 팬데믹 상황에서 원격의료는 감염 위험을 줄이면서도 지속적인 의료 서비스 제공을 가능하게 하는 중요한 수단이 되었다[10],[26].

다섯째, 의료 빅데이터와 AI 분석 기술의 발전으로, 증거 기반의 의사결정이 더욱 강화되고 있다. 이는 진단의 정확성을 높이고 치료 효과를 개선하는 데 기여하고 있다[27]. 과거에는 제한된 연구 결과에 의존해 의료 결정을 내렸지만, 현재는 대규모 데이터 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 근거를 바탕으로 의료 결정을 내릴 수 있게 되었다. 이는 치료의 효과성을 높이고, 의료의 질을 개선하는 데 중요한 기여를 하고 있다[28]. 예를 들어, 딥러닝 알고리즘을 사용한 의료 영상 분석은 방사선 전문의의 판독을 보조하여 암이나 기타 질병의 조기 발견 정확도를 높이고 있다. 또한, 대규모 임상 데이터 분석을 통해 특정 치료법의 효과성을 더욱 정확하게 예측할 수 있게 되었다[29].

여섯째, 디지털 기술을 통한 프로세스 최적화와 원격 모니터링 등으로 의료비용 절감 효과가 나타나고 있다. 이는 장기적으로 의료 시스템의 지속가능성을 높이는 데 기여할 것으로 전망된다[30]. 예를 들어, AI를 활용한 의료 이미지 분석은 불필요한 생검(biopsy)을 줄여 의료비 절감에 기여할 수 있다. 또한, 원격모니터링 시스템은 만성질환자의 상태를 지속적으로 관찰하여 응급실 방문이나 입원을 줄일 수 있다[31].

의료기관의 경우 디지털 기술과 시스템 인프라 도입을 통해 향상되는 효율성은 의료비 절감과도 직결된다. McKinsey에 따르면 의료기관의 운영 프로세스 자동화 및 디지털화, 의무기록 데이터 표준화, 원격 환자 데이터 기반 예측 효율화를 통해 OECD 평균 국가 의료비의 7~11.5% 수준을 절감할 수 있을 것으로 보았다[32]. 이러한 비용 절감 효과는 특히 인구 고령화와 만성질환 증가로 의료비 부담이 커지고 있는 현대 사회에서 중요한 의미를 갖는다[33].

위의 논의를 종합해 볼 때, 디지털전환은 전통적인 의학 패러다임을 다양한 차원에서 변화시키고 있다(표 1 참고). 데이터를 활용하여 의료의 접근방식 자체를 변화시키고 있으며 진단과 치료의 방식도 변화시키고 있다. 무엇보다 주목할 것은 환자-의사관계가 환자의 정보접근성 뿐 아니라 인공지능 조언자에 따라 정보의 비대칭성이 약화되면서 급속도로 부권주의가 약화되고 계약적 관계로 진화할 것이라는 점이다.

Table 1.

Comparison of healthcare paradigms according to digital transformation

그러나 이러한 혁신적 변화와 함께 새로운 도전과제들도 제기되고 있다. 첫째, 디지털 리터러시 격차로 인해 노인이나 취약계층이 의료서비스 접근에서 소외될 수 있다는 우려가 있다[53]. 둘째, 인공지능 기술의 발전으로 의료진들은 자신들의 역할 변화와 직업적 불안감을 경험하고 있다. 특히 인공지능 진단 시스템의 도입은 의료진의 전문성과 자율성에 대한 도전으로 인식되기도 한다[34]. 셋째, 인공지능의 의사결정이 의료사고로 이어질 경우 책임소재가 불분명하다는 문제가 있다. 이는 의료 배상책임의 새로운 법적 프레임워크가 필요함을 시사한다[35]. 마지막으로, 환자 데이터의 프라이버시 보호, 알고리즘의 편향성, 의료 형평성 등 다양한 윤리적 이슈들이 제기되고 있다[36].

따라서 디지털전환으로 인한 패러다임의 변화에 발맞춰 의료서비스의 근본문제인 '환자에게 필요한 것은 무엇인가?'에 대한 새로운 차원의 논의가 필요하다.

2-2 디지털 헬스 케어에서 원격의료의 발전

디지털 헬스케어 생태계에서 원격의료는 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 원격의료는 디지털 헬스케어 시대의 핵심 요소로, 기존 의료 시스템의 한계를 극복하고 환자 중심의 가치 기반 의료를 실현할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다. 원격의료는 단순히 기존 의료서비스의 온라인 전환이 아닌, 디지털 기술을 활용한 새로운 형태의 의료서비스 모델로 진화하고 있다. 이는 '언제 어디서나' 가능한 의료서비스를 실현하며, 예방-진단-치료-관리의 전 과정에서 환자 중심의 연속적인 케어를 가능하게 한다[37].

우리나라는 의원-병원-상급종합병원으로 이어지는 의료전달체계를 갖추고 있으나, 환자의 의료기관 선택권이 보장되어 실제로는 전달체계가 제대로 작동하지 않는 특성이 있다[7]. 이러한 상황에서 원격의료는 의료전달체계를 보완하는 도구로 활용될 수 있다. 실제로 2020년부터 시작된 한국의 비대면진료 시범사업은 3년간 누적 1,379만명이 이용했으며[8], 2024년 2월부터는 비상진료대책의 일환으로 모든 종별 의료기관의 비대면진료가 허용되었다. 시범사업 결과 일평균 진료건수가 약 19% 증가했고, 특히 휴일·야간 시간대 진료건수는 약 163% 증가하는 등 긍정적인 성과를 보이고 있다[9].

그러나 현행 의료법은 원격의료를 의료인 간 의료지식이나 기술 지원으로만 한정하고 있어, 변화하는 의료환경에 맞는 법적 기반 마련이 시급하다. 특히 의료의 질 보장, 의료사고 책임소재, 개인정보보호 등에 대한 법제도적 보완이 필요한 상황이다[8].

원격의료는 의료행위에 따라 원격진료, 원격자문(원격의사협진), 원격상담, 원격모니터링, 원격수술, 원격교육 등으로 구분할 수 있다(표 2 참고).

Table 2.

Types of telehealth based on medical practice

첫째, 원격진료(Telediagnosis)는 원격으로 환자의 상태를 진단하는 형태이다[38]. 원격진료는 화상 통화, 이미지 전송 등을 통해 환자의 상태를 평가하고 초기 진단이나 긴급 상황에서의 신속한 의사결정에 유용하며, 의료 접근성이 낮은 지역에서 특히 중요하다는 특징이 있다.

둘째, 원격자문(Teleconsultation)으로 의료인 간에 전문적 소견을 교환하는 형태의 원격의료로 일차의료기관의 의사가 전문의의 자문을 받는 경우가 많다. 이 유형은 복잡한 사례나 희귀질환에 대한 전문가 의견 교환에 유용하고, 의료 취약지역의 의료 질 향상에 기여하는 특징이 있다.

셋째, 원격상담(Teleconsultating)은 의료기관이 아닌 장소에 있는 환자와 의료진이 휴대전화, 화상화면이나 이메일 등을 활용하여 건강 관련 상담을 진행하는 것을 말한다. 이때 환자와 상담하는 의료진은 반드시 의사가 아닐 수도 있다.

넷째, 원격모니터링(Telemonitoring)은 환자의 건강 상태를 지속적으로 감시하고 모니터링하는 형태이다. 원격모니터링은 만성질환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 웨어러블 디바이스, 모바일 앱 등을 활용하고, 이상 징후 조기 발견 및 신속한 대응이 가능하다는 특징이 있다.

다섯째, 원격수술(Telesurgery)은 로봇 등을 이용해 원격으로 수술을 수행하는 형태이다. 로봇 수술 시스템, 고속 통신망 등 고도의 기술력이 요구되며 전문의가 부족한 지역에서 고난도 수술 가능할 수 있다. 2001년 세계 최초의 대륙간 원격 수술 'Operation Lindbergh' 뉴욕의 의사가 프랑스 스트라스부르의 환자에게 담낭 절제술을 시행한 사례가 대표적이다[39].

마지막으로 원격교육(Tele-education)은 의료인 또는 환자에게 원격으로 교육을 제공하는 형태로, 의료인의 지속적인 교육 및 훈련에 활용할 수 있으며, 환자 교육을 통한 자기관리 능력이 향상될 수 있고, 실시간 비디오 강의, 온라인 학습 자료 등 다양한 형태로 제공할 수 있다.

원격의료의 발전은 의료 접근성을 획기적으로 향상시켰다[25]. 의료기관이나 의료진이 부족한 지역의 환자들도 원격으로 의료 서비스를 받을 수 있게 되었으며, 노인, 장애인, 만성질환자 등 이동이 어려운 취약계층도 거주지에서 필요한 의료 서비스를 받을 수 있게 되었다[26]. 또한 원격모니터링을 통해 환자의 상태를 지속적으로 관찰함으로써 재입원율 감소와 입원 기간 단축 효과를 기대할 수 있다[31].

의료 현장에 이러한 원격기술이 도입됨에 따라, 의사들에게 진단학의 기초로 가르쳐지던 문진, 시진, 청진, 촉진의 개념이 달라질 가능성이 있다. 원격의료현장에서 의사는 촉진을 할 수 없지만, 디지털 기술의 도움을 받아 새로운 ‘디지털 바이오마커’를 확인하게 될 가능성이 높다. 디지털 바이오마커란 디지털 기기를 통해 수집, 측정, 분석되는 객관적이고 정량화할 수 있는 생리적 및 행동적 데이터를 의미한다. 디지털 바이오마커는 전통적인 바이오마커와 달리 일상생활에서 지속적으로 데이터를 수집할 수 있어 보다 포괄적이고 맥락화된 건강 정보를 제공할 수 있다. 이는 새로운 진단기준을 만들게 될 것이며 예후 등의 관리에도 활용될 것이다. 원격의료는 이런 변화를 수용하면서 진화해 갈 것이다.

앞서 살펴본 바와 같이 디지털 헬스케어의 한 분야로서 원격의료는 환자 개인 최적화된 의료 예측을 통한 의료의 제공, 의료의 접근성 강화, 환자 의사결정 과정에 기여, 만성질환 등의 효율적 관리, 의료 비용 절감 등에서 큰 장점을 가지고 있으며 ‘의료’라는 개념자체를 변화시킬 수 있다는 점을 확인할 수 있다.

원격의료의 장점을 극대화하고 단점을 보완하기 위해서는 질병과 치료 중심의 전통적인 보건의료 패러다임을 환자 중심 의료 패러다임으로 전환해야 할 필요가 있다. 왜냐하면 원격의료는 환자와 의료진 모두에게 더 나은 의료 결과와 경험을 제공하며, 의료 시스템의 전반적인 효율성을 개선하는 데 필수적이지만, 그 핵심 과정은 환자에게 더 정확한 정보를 제공하고 환자의 합리적인 의사 결정을 지원하는 것이다. 물론 의사에게도 더욱 정확한 의학 정보 및 환자의 과거력과 경과정보를 제공하겠지만 그 또한 결과적으로 의사에 의한 환자에게 더욱 정확한 설명으로 이어지기 때문에 결국은 환자가 더 정확하고 친절한 정보를 얻게 되는 것과 같다. 이는 환자와 의사 사이의 권력관계를 근본적으로 변화시켜 환자의 적극적인 참여를 유도할 것이다. 이는 환자의 적극적인 참여가 없다면 이러한 효과가 반감된다는 의미이기도 하다. 그러므로 원격의료가 효과적으로 정착하기 위해서는 환자의 적극적인 참여를 유도하고, 사용자 친화적인 플랫폼과 연계된 관리 체계를 마련해야 할 것이다.

Ⅲ. 환자 중심 원격의료 서비스의 실현

Ⅳ. 환자 중심 가치 기반 원격의료 서비스 모델 제안

Ⅴ. 결 론

원격의료는 기술의 발전에 따른 디지털전환의 자연스러운 현상이다. 이는 전통적인 의료패러다임을 전환하고 있으며 근본적의 의료의 구성요소마저 변화시키고 있다. 그럼에도 환자 중심이라는 의료의 전통적인 가치는 오히려 원격의료를 통해 보다 쉽게 성취할 수 있는 목표이다.

따라서 환자 중심 가치 기반 원격의료 서비스 모델은 미래 의료 시스템의 핵심 축으로 자리 잡을 수 있는 잠재력이 높다. 원격의료의 성공적인 정착을 위해서는 무엇보다 환자의 적극적인 참여가 필수적이며, 이는 예방적 치료와 조기 개입을 가능하게 하여 건강 결과 개선과 비용 절감에 기여할 수 있다. 환자 중심 의료 패러다임을 실현하기 위해서는 원격의료가 환자의 경험과 건강 상태를 중심으로 관리되도록 하며, 의료진과의 협력적 관계를 통해 치료 순응도를 높이는 것이 중요하다. 특히 ‘환자 활성화(patient activation)’ 전략은 가장 핵심적인 전략이다.

또한, 원격의료는 성과 측정과 데이터 기반 의사결정을 통해 재입원율, 합병증 발생률, 환자 만족도 등을 관리하며, 치료 성과를 지속적으로 개선하는 도구가 된다. 특히, 만성질환 관리와 같은 분야에서 다학제 협업과 통합된 진료가 필수적이며, 여러 의료 기관과 전문가 간의 협업을 통해 일관된 치료를 제공하는 통합 시스템이 필요하다.

더불어 디지털 헬스케어 기술은 의료 취약 지역의 접근성을 확대하고, 환자의 상태 악화를 예방하는 데 중요한 역할을 한다. 의료 접근성 확대는 전체 인구의 건강 수준을 높이는 데 기여할 수 있다.

이와 함께, 디지털 리터러시 격차 해소와 보안 문제 해결이 필수적이다. 노인과 저소득층과 같은 디지털 취약 계층을 위한 맞춤형 교육 프로그램을 운영하고, 블록체인과 같은 첨단 기술을 활용해 환자 정보의 보안을 강화해야 한다. 이를 통해 원격의료에 대한 신뢰를 확보하고 환자와 의료진 간 데이터의 투명성을 보장할 수 있다.

사회적 수용도와 인식 개선도 중요하다. 환자와 의료진 모두가 원격의료의 장점과 안전성을 이해하고 활용할 수 있도록 인식 개선 캠페인과 교육 프로그램을 운영해야 한다. 영국 NHS Digital과 같은 프로그램처럼 대중과 의료진의 이해와 수용도를 높이는 노력은 원격의료 확산에 중요한 역할을 할 것이다.

결론적으로, 환자 중심 가치 기반 원격의료 모델은 기술적, 사회적, 제도적 변화가 유기적으로 결합될 때 성공적으로 정착할 수 있다. 본 연구의 한계점을 보완하는 후속 연구들을 통해 한국의 의료 환경에 최적화된 원격의료 모델이 개발되기를 기대한다.

추가적으로 본 연구는 문헌고찰에 기반한 연구로 한계점을 가진다. 향후 경험연구를 통해 실현 가능성에 대해 검증을 하여 환자 중심 가치 기반 원격의료 서비스 모델에 대한 확장 가능성 등에 대해 추가 연구를 수행하도록 하겠다.

References

• E. Y. Lee, S. J. Oh, S. E. Kang, and H. W. Choi, The Dawn of Digital Healthcare - The State of Telehealth, Samil PwC Management Institute, Seoul, 2207W-RP-025, July 2022.
• J. Kim, Virtual Health in Korea and Abroad: Ushering in the Next Frontier of Healthcare, Korea Institute of S&T Evaluation and Planning, Eumseong, KISTEP Issue Paper 2020-10, Vol. 288, July 2020.
• OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development), The COVID-19 Pandemic and the Future of Telemedicine, OECD Publishing, Paris, OECD Health Policy Studies, January 2023. [https://doi.org/10.1787/ac8b0a27-en]
• KTIC (Korea Telemedicine Industry Council). [Press Releases] [2023.5.26.] G7 Releases Analysis of National Virtual Healthcare and Drug Delivery Policies “Virtual Healthcare Should Be Based on the Judgement of On-site Medical Staff, Not Second Opinions” [Internet]. Available: https://telemedindustry.org/Technology/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=15258661&t=board, .
• Association of American Medical Colleges. For Veterans, Telehealth Offers Access, Convenience [Internet]. Available: https://www.aamc.org/news/veterans-telehealth-offers-access-convenience, .
• NHS England. Digital Transformation [Internet]. Available: https://www.england.nhs.uk/digitaltechnology/, .
• South Korea Policy Briefing. Announcement of the Korean New Deal Comprehensive Plan [Internet]. Available: https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156401053, .
• D. J. Kim, “Policy Issues of Telemedicine in Korea: A Comparison with Japan and France,” Health and Welfare Policy Forum, No. 322, pp. 51-67, August 2023. [https://doi.org/10.23062/2023.08.5]
• Ministry of Health and Welfare. Approximately 19% Increase in Non-Face-to-Face Visits after Implementation of Complementary Measures [Internet]. Available: https://www.mohw.go.kr/board.es?mid=a10503000000&bid=0027&list_no=1480725&act=view, .
• E. R. Dorsey and E. J. Topol, “State of Telehealth,” The New England Journal of Medicine, Vol. 375, No. 2, pp. 154-161, July 2016. [https://doi.org/10.1056/NEJMra1601705]
• H. W. Romana, “Is Evidence-Based Medicine Patient-Centered and Is Patient-Centered Care Evidence-Based?,” Health Services Research, Vol. 41, No. 1, pp. 1-8, February 2006. [https://doi.org/10.1111/j.1475-6773.2006.00504.x]
• C. L. Bardes, “Defining “Patient-Centered Medicine”,” The New England Journal of Medicine, Vol. 366, No. 9, pp. 782-783, March 2012. [https://doi.org/10.1056/NEJMp1200070]
• C. Rathert, M. D. Wyrwich, and S. A. Boren, “Patient-centered Care and Outcomes: A Systematic Review of the Literature,” Medical Care Research and Review, Vol. 70, No. 4, pp. 351-379, December 2012. [https://doi.org/10.1177/1077558712465774]
• Korea Health Industry Development Institute. Digital Healthcare Demand and Perceptions Survey: Patients [Internet]. Available: https://www.khidi.or.kr/board/view?linkId=48868731&menuId=MENU01618, .
• E. Topol, Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again, New York, NY: Basic Books, 2019.
• S. Kraus, T. Clauss, M. Breier, J. Gast, A. Zardini, and V. Tiberius, “The Economics of COVID-19: Initial Empirical Evidence on How Family Firms in Five European Countries Cope with the Corona Crisis,” International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, Vol. 26, No. 5, pp. 1067-1092, May 2020. [https://doi.org/10.1108/IJEBR-04-2020-0214]
• S. S. Gambhir, T. J. Ge, O. Vermesh, and R. Spitler, “Toward Achieving Precision Health,” Science Translational Medicine, Vol. 10, No. 430, eaao3612, February 2018. [https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aao3612]
• Z. Obermeyer and E. J. Emanuel, “Predicting the Future - Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine,” The New England Journal of Medicine, Vol. 375, No. 13, pp. 1216-1219, September 2016. [https://doi.org/10.1056/NEJMp1606181]
• F. S. Collins and H. Varmus, “A New Initiative on Precision Medicine,” The New England Journal of Medicine, Vol. 372, No. 9, pp. 793-795, February 2015. [https://doi.org/10.1056/NEJMp1500523]
• E. A. Ashley, “Towards Precision Medicine,” Nature Reviews Genetics, Vol. 17, No. 9, pp. 507-522, September 2016. [https://doi.org/10.1038/nrg.2016.86]
• N. J. Schork, “Personalized Medicine: Time for One-person Trials,” Nature, Vol. 520, No. 7549, pp. 609-611, April 2015. [https://doi.org/10.1038/520609a]
• E. Juengst, M. L. McGowan, J. R. Fishman, and R. A. Settersten Jr., “From “Personalized” to “Precision” Medicine: The Ethical and Social Implications of Rhetorical Reform in Genomic Medicine,” The Hastings Center Report, Vol. 46, No. 5, pp. 21-33, September/October 2016. [https://doi.org/10.1002/hast.614]
• L. Ohno-Machado, “Using Health Information Technology for Clinical Decision Support and Predictive Analytics,” Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 24, No. 1, p. 1, January 2017. [https://doi.org/10.1093/jamia/ocw163]
• A. Keselman, R. Logan, C. A. Smith, G. Leroy, and Q. Zeng-Treitler, “Developing Informatics Tools and Strategies for Consumer-Centered Health Communication,” Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 15, No. 4, pp. 473-483, July 2008. [https://doi.org/10.1197/jamia.M2744]
• R. L. Bashshur, G. W. Shannon, B. R. Smith, and D. C. Alverson, N. Antoniotti, W. G. Barsan, ... and P. Yellowlees, “The Empirical Foundations of Telemedicine Interventions for Chronic Disease Management,” Telemedicine and e-Health, Vol. 20, No. 9, pp. 769-800, September 2014. [https://doi.org/10.1089/tmj.2014.9981]
• J. E. Hollander and B. G. Carr, “Virtually Perfect? Telemedicine for COVID-19,” The New England Journal of Medicine, Vol. 382, No. 18, pp. 1679-1681, April 2020. [https://doi.org/10.1056/NEJMp2003539]
• A. Esteva, K. Chou, S. Yeung, N. Naik, A. Madani, A. Mottaghi, ... and R. Socher, “Deep Learning-Enabled Medical Computer Vision,” NPJ Digital Medicine, Vol. 4, No. 1, 5, January 2021. [https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2]
• M. A. Hernán and J. M. Robins, “Using Big Data to Emulate a Target Trial when a Randomized Trial Is Not Available,” American Journal of Epidemiology, Vol. 183, No. 8, pp. 758-764, April 2016. [https://doi.org/10.1093/aje/kwv254]
• A. L. Beam and I. S. Kohane, “Big Data and Machine Learning in Health Care,” JAMA, Vol. 319, No. 13, pp. 1317-1318, April 2018. [https://doi.org/10.1001/jama.2017.18391]
• R. Agarwal, M. Dugas, G. Gao, and P. K. Kannan, “Emerging Technologies and Analytics for a New Era of Value-Centered Marketing in Healthcare,” Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 48, No. 1, pp. 9-23, January 2020. [https://doi.org/10.1007/s11747-019-00692-4]
• M. D. Naylor, “Advancing High Value Transitional Care: The Central Role of Nursing and Its Leadership,” Nursing Administration Quarterly, Vol. 36, No. 2, pp. 115-126, April/June 2012. [https://doi.org/10.1097/NAQ.0b013e31824a040b]
• McKinsey & Company. Health Systems: Improving and Sustaining Quality through Digital Transformation [Internet]. Available: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/health-systems-improving-and-sustaining-quality-through-digital-transformation, .
• J. Kvedar, M. J. Coye, and W. Everett, “Connected Health: A Review of Technologies and Strategies to Improve Patient Care with Telemedicine and Telehealth,” Health Affairs, Vol. 33, No. 2, pp. 194-199, February 2014. [https://doi.org/10.1377/hlthaff.2013.0992]
• T. Davenport and R. Kalakota, “The Potential for Artificial Intelligence in Healthcare,” Future Healthcare Journal, Vol. 6, No. 2, pp. 94-98, June 2019. [https://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94]
• L. Floridi, J. Cowls, M. Beltrametti, R. Chatila, P. Chazerand, V. Dignum, ... and E. Vayena, “AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations,” Minds and Machines, Vol. 28, pp. 689-707, December 2018. [https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5]
• J. L. Hall and D. McGraw, “For Telehealth to Succeed, Privacy and Security Risks Must Be Identified and Addressed,” Health Affairs, Vol. 33, No. 2, pp. 216-221, February 2014. [https://doi.org/10.1377/hlthaff.2013.0997]
• R. V. Tuckson, M. Edmunds, and M. L. Hodgkins, “Telehealth,” The New England Journal of Medicine, Vol. 377, No. 16, pp. 1585-1592, October 2017. [https://doi.org/10.1056/NEJMsr1503323]
• R. L. Bashshur, T. G. Reardon, and G. W. Shannon, “Telemedicine: A New Health Care Delivery System,” Annual Review of Public Health, Vol. 21, No. 1, pp. 613-637, May 2000. [https://doi.org/10.1146/annurev.publhealth.21.1.613]
• J. Marescaux, J. Leroy, M. Gagner, F. Rubino, D. Mutter, M. Vix, ... and M. K. Smith, “Transatlantic Robot-assisted Telesurgery,” Nature, Vol. 413, No. 6854, pp. 379-380, September 2001. [https://doi.org/10.1038/35096636]
• K. Davis, S. C. Schoenbaum, and A.-M. Audet, “A 2020 Vision of Patient-Centered Primary Care,” Journal of General Internal Medicine, Vol. 20, No. 10, pp. 953-957, October 2005. [https://doi.org/10.1111/j.1525-1497.2005.0178.x]
• M. Dent and M. Pahor, “Patient Involvement in Europe - A Comparative Framework,” Journal of Health Organization and Management, Vol. 29, No. 5, pp. 546-555, August 2015. [https://doi.org/10.1108/JHOM-05-2015-0078]
• NEJM Catalyst. What Is Patient-Centered Care? [Internet]. Available: https://catalyst.nejm.org/doi/full/10.1056/CAT.17.0559, .
• Aashima, M. Nanda and R. Sharma, “A Review of Patient Satisfaction and Experience with Telemedicine: A Virtual Solution during and beyond COVID-19 Pandemic,” Telemedicine and e-Health, Vol. 27, No. 12, pp. 1325-1331, December 2021. [https://doi.org/10.1089/tmj.2020.0570]
• C. E. Kuziemsky, I. Hunter, S. B. Gogia, S. Iyenger, G. Kulatunga, V. Rajput, ... and A. Basu, “Ethics in Telehealth: Comparison between Guidelines and Practice-Based Experience - The Case for Learning Health Systems,” IMIA Yearbook of Medical Informatics, Vol. 29, No. 1, pp. 44-50, 2020. [https://doi.org/10.1055/s-0040-1701976]
• R. S. DeJesus, M. M. Clark, L. J. F. Rutten, J. C. Hathaway, P. M. Wilson, S. M. Link, and J. St Sauver, “Wellness Coaching to Improve Lifestyle Behaviors among Adults with Prediabetes: Patients’ Experience and Perceptions to Participation,” Journal of Patient Experience, Vol. 5, No. 4, pp. 314-319, April 2018. [https://doi.org/10.1177/2374373518769118]
• Health Recovery Solutions. 5 Ways Telehealth Increases Patient Activation [Internet]. Available: https://www.healthrecoverysolutions.com/blog/5-ways-telehealth-increases-patient-activation, .
• J. H. Hibbard, J. Stockard, E. R. Mahoney, and M. Tusler, “Development of the Patient Activation Measure (PAM): Conceptualizing and Measuring Activation in Patients and Consumers,” Health Services Research, Vol. 39, No. 4p1, pp. 1005-1026, August 2004. [https://doi.org/10.1111/j.1475-6773.2004.00269.x]
• H. C. Kim, “Teleheath Industry Status and Outlook,” PERSPECTIVE: KHIDI Journal, Vol. 3, No. 2, pp. 82-100, December 2023.
• R. L. Bashshur, G. Shannon, E. A. Krupinski, and J. Grigsby, “Sustaining and Realizing the Promise of Telemedicine,” Telemedicine and e-Health, Vol. 19, No. 5, pp. 339-345, May 2013. [https://doi.org/10.1089/tmj.2012.0282]
• M. Clark and N. Goodwin, Sustaining Innovation in Telehealth and Telecare, The King’s Fund, London, UK, WSDAN Briefing Paper, 2010.
• N. K. Bradford, L. J. Caffery, and A. C. Smith, “Telehealth Services in Rural and Remote Australia: A Systematic Review of Models of Care and Factors Influencing Success and Sustainability,” Rural and Remote Health, Vol. 16, No. 4, 3808, December 2016. [https://doi.org/10.22605/RRH3808]
• NEJM Catalyst. What Is Value-Based Healthcare? [Internet]. Available: https://catalyst.nejm.org/doi/full/10.1056/CAT.17.0558, .
• S. Nouri, E. C. Khoong, C. R. Lyles, and L. Karliner, “Addressing Equity in Telemedicine for Chronic Disease Management during the Covid-19 Pandemic,” NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, Vol. 1, No. 3, May 2020.
• N. G. Choi and D. M. DiNitto, “The Digital Divide among Low-Income Homebound Older Adults: Internet Use Patterns, eHealth Literacy, and Attitudes toward Computer/Internet Use,” Journal of Medical Internet Research, Vol. 15, No. 5, e93, May 2013. [https://doi.org/10.2196/jmir.2645]
• M. Mettler, “Blockchain Technology in Healthcare: The Revolution Starts Here,” in Proceedings of 2016 IEEE 18th International Conference on e-Health Networking, Applications and Services (Healthcom), Munich, Germany, pp. 1-3, September 2016. [https://doi.org/10.1109/HealthCom.2016.7749510]
• AMA (American Medical Association), AMA Quick Guide to Telemedicine in Practice, Author, Chicago: IL, 2018.
• H. K. Y. Almathami, K. T. Win, and E. Vlahu-Gjorgievska, “Barriers and Facilitators that Influence Telemedicine-based, Real-Time, Online Consultation at Patients’ Homes: Systematic Literature Review,” Journal of Medical Internet Research, Vol. 22, No. 2, e16407, February 2020. [https://doi.org/10.2196/16407]
• NHS England. Digital [Internet]. Available: https://digital.nhs.uk/, .