에드워드사이언시스코리아 한준호 대표

1958년 미국 캘리포니아에서 설립돼 전세계 12,000여 명의 임직원들이 일하고 있는 에드워즈 라이프사이언시스가 올해 60주년을 맞아 구조적 심장 질환 치료와 중환자 치료, 수술 모니터링 분야에서 ‘환자 중심의 의료 혁신’을 외쳤다.

에드워드사이언시스코리아(대표·한준호, 이하 에드워즈) 한준호 대표는 지난 19일 본사 회의실에서 인터뷰를 가지고 에드워즈가 걸어온 길을 소개하며, 앞으로의 목표 및 포부를 밝혔다.

한국 에드워즈는 현재 흉부외과용 심장판막치환용 조직판막과 심장내과용 경피적 심장판막삽입용 조직판막, 심장판막성형술용, 링, 캐뉼라 제품, 마취과용 혈류역학 모니터링 시스템 장비 등을 제공 중으로 한준호 에드워즈 대표는 “각 제품들 모두 해당 분야를 선도하고 있다. 에드워즈의 전체 제품 중 95%가 Market Leader다"고 전했다.

그는 “에드워즈는 급속한 고령화에 따라 퇴행성 심장판막관련 질환에 대한 연구 개발에 박차를 가하고 있다. 특히, 승모판막과 삼첨판막의 비침습적 치료를 가능하게 하는 새로운 개념의 경피적 승모판막 치환 제품, 최소침습의 승모판막과 삼천판막 성형 기술 연구 개발 중에 있다”고 말했다.

전 세계적으로 진행되는 임상시험과 유럽 및 미국에서의 신의료 등록 허가가 완료되는 대로 한국에도 순차적으로 도입해 더 많은 환자들의 치료에 노력하겠다는 점도 덧붙였다.

에드워즈의 제품들은 국내 의료보험 정책 기준에 따라 급여 혹은 선택급여의 형태로 등재돼 사용 중이다. 

한준호 대표는 “새로운 개념의 제품들이 소개되다 보니 신의료 기술 획득과 많은 임상결과 축적 등의 과정이 놓여있다. 그러나 에드워즈는 정부와 정부 산하단체, 병원, 의료계와의 긴밀한 공조를 계속해 국민이 혜택을 누릴 수 있도록 최선을 다할 것이다”고 말했다.

그는 “심장질환은 암에 이어 대한민국 사망원인 2위로 급속한 고령화 사회로 진입하는 우리나라에서 급증하는 주요 질환이다. 심장질환 중 고혈압이나 심장마비를 일으키는 관상동맥질환 등은 비교적 대중들에게 많이 알려져 있지만, 퇴행성 심장판막질환의 경우 지난 5년간 약 30%이상 증가했음에도 낮은 인식과 진단율로 조기대처가 부족한 상황이다”고 전했다.

실제로 한국에서는 인접한 일본, 대만의 진단율에 비해 약 2~10%정도만 진단되는 것으로 알려졌으며(건강보험심사평가원, 2014), 대동맥판막환자의 경우 심한 증상 발현 후 방치 시 5년 이내 사망률이 매우 높다.

에드워즈는 이와 같이 심장판막질환에 대한 낮은 인지도를 개선시키고 정기적인 검진이 이뤄질 수 있도록 학계 및 관련 유관단체들과 함께 여러 홍보 및 캠페인을 진행 중이라고 밝히면서 “가까운 미래에 심장판막질환에 대한 낮은 인지도가 개선돼 한국에서도 질환의 심각성과 위험성이 잘 인식되고 체계적인 검진 절차가 확립될 수 있도록 기여하겠다”고 전했다.

한준호 대표

한편, 에드워즈는 4차 산업혁명과 더불어 인공지능이나 빅데이터, 사물인터넷 등을 활용할 수 있는 제품군을 갖기 위해서도 부단히 노력 중이다. 에드워즈는 축적된 기술력과 임상데이터를 IT기술과 접목시키는 다양한 시도들을 꾀하고 있다는 점을 강조하며 아직 상용화에 이르지는 못했지만 IT와 최첨단 기술력이 결합된 새로운 형태의 심장질환 치료법 및 중증질환 모니터링 제품을 출시할 것이라고 했다. 

한준호 대표는 “알고리즘에 따라 심장판막질환의 조기 증상 발견과 안내, 관련 과로의 전과(Referring)에서부터 치료 옵션 선택까지의 전 과정을 병원 내 시스템과 결합해 시스템적으로 운영하는 벨브넷 프로그램과 같은 모바일 시스템을 개발해 미국 내 특정 주, 주요 병원들에서 파일럿 테스트를 진행 중이다”고 말했다.

한 대표는 “혈류역학 모니터링 분야에서도 수술환자나 중증환자의 심장 기능과 상태를 모니터링하는 현재의 단순감시 패러다임에서 벗어나 가까운 미래에는 혈류역학적 모니터링 데이터에서 제공하는 환자상태 변화 혹은 긴박한 문제에 대해 사전 예측해 선제적 치료를 가능하게 하는 기술도입을 준비하고 있다”고 덧붙였다.

한준호 에드워즈 대표는 이와 같은 시도들이 단순한 예측 알고리즘이 아닌 축적된 환자의 빅데이터를 통한 머신러닝(machine learning)의 임상적 구현이라는 점에서 의미가 있으며, 향후 이러한 인공지능 기술을 통해 더욱 정확한 수술환자 및 중환자 관리가 가능할 것이라고 전망했다

한준호 에드워즈 대표

송정훈 기자  yeswalk@naver.com

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