해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 : 배아정책연구팀 02-737-8452
게재 일자 : 2020-06-30 
키워드 : 알고리즘, algorithms, 환자진료, patient care, 의학적 결정, medical decisions, 인종, race, 인종차별주의, racism, 편향, bias, 건강불평등, health inequities, 건강격차, health disparities, 진료의 질, 치료의 질, quality of care, 근거, rationales, AAMC, NEJM 

미국 내과의사들에게 심장수술을 받는 환자, 신장치료가 필요한 환자, 질식 분만을 시도해야 하는 환자 등의 진료 시 의사결정에 도움이 되는 도구가 인종적으로 편향되어있다고 NEJM(New England Journal of Medicine) 저널에 게재됨.

NEJM 저널 : https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMms2004740

 

수천만 명의 미국인들의 건강관리를 지도하기 위해 병원과 의사들에게 이용되는 알고리즘은 개발자가 모르는 암묵적인 인종차별주의로 엉망이라는 것이 최근의 증거임. 이는 종종 흑인들이 더 낮은 수준의 진료를 받는 결과를 초래함.

 

이 새로운 연구결과는 인종과 알고리즘에 의한 환자 진료에 대한 이전의 어떤 연구보다 더 많은 의학전문분야에 영향을 미침.

 

응급의학 의사로 미국의과대학협회(AAMC; Association of American Medical Colleges)에서 건강형평성 파트너십과 프로그램을 책임지는 Malika Fair는 이 연구가 인상적이었다고 밝힘. Fair의학적인 의사결정에 인종을 이용하는 것이 이렇게 사려 깊은 분석에서 의문시되어 기쁘다면서 의학계로서 우리는 인종이라는 개념이 생물학적인 것이 아니라 사회적인 산물(social construct)이라는 것을 완전히 수용하지 못했다고 밝힘.

 

이번 연구결과는 더 좁게 집중한 이전의 연구에 기초함. 예를 들어 작년에 다른 과학자들은 어떤 환자가 가정방문과 같은 추가적인 보건의료서비스를 받아야 할지 식별하는데 널리 이용되는 알고리즘이 더 아프고 더 필요한 흑인 환자보다 더 건강한 백인 환자를 프로그램에 투입한다는 것을 발견함. 편향은 알고리즘 개발자들이 높은 의료비 지출과 더 나쁜 건강상태를 동일시한 결과임. 그러나 백인 미국인들은 흑인 미국인들과 같은 건강상태인 경우에도 건강에 더 많은 돈을 씀.

 

새로운 연구는 심장학부터 산과학까지 의학적으로 결정하는데 사용되는 알고리즘이 암묵적인 인종적 편향에 의하여 유사하게 오염되어 있으며, 흑인 환자들이 받는 진료의 질에 부정적인 영향을 미친다는 것을 발견함.

 

심부전 위험 점수 = 미국심장협회(American Heart Association)가 심장질환으로 사망할 위험이 있는 입원환자를 결정하기 위해 개발한 알고리즘은 흑인이 아닌 환자에게 3점을 배정하며, 점수가 높을수록 사망 위험도 높아짐. 이번 연구의 공동저자인 하버드의대(Harvard Medical School) David Shumway Jones는 더 높은 위험이 있는 것으로 간주되는 (흑인이 아닌) 사람들이 전문적인 진료로 의뢰될 가능성이 높다고 말함. 그 가능성은 단순히 이론적인 것만은 아님. 보스턴의 한 병원에서 심장증상을 호소하면서 응급실에 도착한 흑인 환자와 라틴계 환자가 같은 증상을 호소하고 과거력이 있는 백인 환자보다 심장내과 병동에 입원할 확률이 낮다는 연구결과가 2019년에 나옴.

2019년 연구 : https://www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/CIRCHEARTFAILURE.119.006214

 

흉부수술 = 흉부외과 의사들이 사용하는 위험계산기에서 흑인은 수술 후 신부전, 뇌졸중, 사망과 같은 합병증 가능성을 증가시킨다고 함. Jones이는 흑인 환자들을 우회수술, 승모판 복원 및 교체, 그 밖에 목숨을 구하는 수술에서 멀어지게 만들 수 있다면서 만약 제가 흑인 환자를 진료하는데 위험계산기가 환자가 수술로 사망할 위험이 20% 높다고 말하면, 그 수술을 제공하는 것에 더 겁을 내게 될 것이라고 말함.

 

신부전 = 신장의 기능을 직접 측정하는 것은 매우 어려우며, 의사들은 이를 대체하기 위하여 혈액 속 크레아티닌 수치를 사용함. 크레아티닌 수치가 낮으면 신장의 기능이 더 좋은 것임. 널리 이용되는 알고리즘의 인종 조정은 흑인 환자의 추정 크레아티닌 수치를 실제 측정치보다 낮춤. 이는 흑인 환자의 신장기능을 더 좋게 보이게 하고, 잠재적으로 그들이 적절한 전문적인 진료를 받지 못하게 함. 인종에 따라 크레아티닌 수치를 조정하는 이유는 흑인들이 더 근육질인 것으로 추측되며, 크레아티닌의 혈액 내 분비를 증가시킬 수 있기 때문임. 지금 상태로는 흑인들이 백인들보다 말기신장질환 유병율이 더 높음.

 

신장기증 = 이식외과의사들이 이용하는 알고리즘은 흑인 기증자의 신장이 흑인이 아닌 기증자의 신장보다 더 망가지기 쉽다고 함. 흑인 환자들은 흑인 기증자로부터 장기를 받을 가능성이 높기 때문에, 이 알고리즘은 흑인들이 이용할 수 있는 신장의 개수를 줄여줌.

 

출산 = 제왕절개 분만이 산모와 아기 모두에게 더 위험하다는 것을 인식하고, 산과 의사들은 이전에 수술로 출산한 여성들에게 이전의 흔한 관행처럼 제왕절개 수술로 자동으로 정하지 말 것을 권고함. 그러나 여성이 질식 분만으로 인하여 너무 높은 위험에 노출되는지를 결정하기 위해 이용하는 알고리즘은 자동적으로 흑인과 라틴계 여성에게 더 위험이 높다고 말함. 이는 미혼이고 보험에 가입하지 않은 것도 위험을 증가시킨다는 한 연구에 근거함. 알고리즘에는 사회경제적인 요인 중 어느 것도 포함되지 않았음.

 

유방암 = 질병의 발병 위험을 추정하는 온라인도구는 다른 모든 위험요인(초경연령, 유방암에 걸린 가까운 친척, 생검 결과가 양성이었던 이력)이 동일한 경우에도 백인보다 흑인이나 라틴계 여성의 위험을 낮게 계산함. 이는 소수민족 여성이 검사를 받는 것을 단념시킬 수 있음.

온라인도구 : https://bcrisktool.cancer.gov/

 

신장결석 = 환자들이 허리나 옆구리가 아파서 응급실에 방문한 경우 13점 척도의 알고리즘을 이용하여 신장결석인지를 평가함. 높은 점수일수록 그럴 가능성이 적다는 의미임. 흑인인 경우 자동적으로 3점을 추가함. 독립적인 연구자들이 알고리즘을 평가한 결과 흑인의 통증이 신장결석을 나타낼 확률이 낮다는 가정에 대한 과학적인 근거는 발견되지 않음.

 

보스턴 브리검여성병원(Brigham and Women’s Hospital) 의사 Brian Powers많은 알고리즘이 널리 이용되며, 환자 진료에 상당한 영향을 미친다고 말함. “이러한 알고리즘의 목록을 만드는 것이 중요한 첫 단계라면서 지금 필요한 것은 이러한 알고리즘이 인종적인 편향을 보이는지, 아니면 다른 방식으로 건강 불평등에 기여하는지에 대한 더 나은 이해라고 밝힘.

 

Jones 연구팀이 조사한 13개 알고리즘은 모두 의도치 않게 흑인 및 라틴계 환자들을 적절한 진료를 받을 가능성이 낮은 방식으로 인종을 포함하는 근거를 제공함. 그러나 그러한 근거의 기원으로 거슬러 올라가면 Jones시대에 뒤떨어진 과학이나 편향된 자료를 발견하게 될 것이라고 밝힘. 예를 들면 흑인 환자들의 나쁜 결과는 인종 때문이라고 지나치게 단순화하여 결론짓는 것임.

 

일반적으로 개발자들은 알고리즘을 개발할 때 인종이 더 나쁜 결과(예시; 제왕절개 후 질식분만 결과)의 설명이나 원인이라고 가정하면서 인종과 의학적인 결과 사이의 상관관계를 보여주는 연구에 기초함. 그들은 일반적으로 1차 의료에 대한 접근성, 사회경제적 지위, 차별 등이 인종처럼 상관관계의 진정한 촉매가 될 수 있는지는 조사하지 않았다고 함.

 

Jones역학 및 통계학의 현대적인 도구들이 이를 가려낼 수 있다면서 인종으로 일컫는 상당 부분이 실제 계급과 빈곤에 관한 것임을 보여준다고 밝힘.

 

Powers인종을 임상적인 알고리즘에 포함하는 것이 때로는 적절할 수 있다면서 이는 더 나은 환자진료로 이어질 수도 있고, 심지어 불평등을 다루기 위한 도구가 될 수도 있다고 밝힘. 하지만 그것은 불평등을 악화시킬 수도 있음. 알고리즘 결과를 이해하기 위해 알고리즘이 어떻게 훈련받았고, 어떤 데이터가 예측에 사용되었으며, 예측이 얼마나 정확하고, 알고리즘이 실무에서 어떻게 이용되는지를 면밀히 검토할 필요가 있다면서 안타깝게도 우리는 많은 알고리즘에 대하여 이러한 답을 가지고 있지 않다고 말함.

 

새로운 분석 이전에도 일부 병원과 전문직 단체들은 그 알고리즘을 의문시하고 있었음. 흉부외과학회(Society of Thoracic Surgeons)는 흑인 환자가 수술 후 합병증을 겪을 가능성이 높다고 알려주는 알고리즘을 개발하여 회원들에게 이용하도록 한 곳인데, 인종을 알고리즘에 포함하는 것이 치료의 질의 격차를 조정하는 것이라고 인정함.

 

보스턴과 샌프란시스코 병원의 신장전문의들은 흑인 환자들의 신장기능점수를 개선하기 위해 인종을 이용하는 것을 중단함. 이번 달 워싱턴대(University of Washington) 의과대학도 인종적인 색채를 가미한 신장기능 알고리즘 이용을 중단할 것이라고 발표함. 그러나 보스턴의 다른 두 병원은 임원들이 크레아티닌 알고리즘에 대한 발표를 들었고, 몇 주 전에 이용 중단을 거부함.

신장전문의들의 중단 관련 오피니언 : https://www.sfexaminer.com/opinion/abolish-race-based-medicine-in-kidney-disease-and-beyond/

워싱턴대 의과대학의 중단 관련 보도자료 : https://globalhealth.washington.edu/news/2020/06/01/uw-medicine-exclude-race-calculation-egfr-includes-naomi-nkinsi

 

Jones는 알고리즘 개발자들이 인종적인 동기가 부여되어 있다고 생각하지 않음. 그는 인종을 차별하려는 의도 없이 행동하는 좋은 뜻을 가진 개인도 여전히 인종차별적인 일을 만들어낼 수 있다면서 의료자원을 한 집단에서 다른 집단으로 전용하는 행동을 예로 듦.

 

Jones 연구팀은 인종적으로 편향된 결정도구의 이용에 빛을 비추는 것이 의료계에서 이러한 관행에 더 많은 의문을 제기하게 만들기를 희망함.

 

미국의과대학협회 행사에서 연구팀은 우리는 우리의 의사결정에 인종을 영구적으로 이용함으로서 불평등을 더욱 악화시킬 수 있고, 필요한 치료나 시술을 받거나 전문가에게 의뢰할 때까지 더 오래 걸리게 만들 수 있다면서 의료계로서는 이는 구조적인 인종차별의 예이며, 신속하게 결정적으로 다룰 수 있는 영역 중 하나라고 밝힘.

 

기사 및 사진 : https://www.statnews.com/2020/06/17/racial-bias-skews-algorithms-widely-used-to-guide-patient-care/

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키워드 인간대상연구, human subject research, 코로나바이러스 백신 실험, coronavirus vaccine trial, 임상시험, clinical trial, 취약성, vulnerability, 사전동의, informed consent, 임상시험 등록, clinical trial registration, 미등록 임상시험, unregistered clinical trials 

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