장기이식도 디지털로…한국장기조직기증원, 이식 매칭 고도화로 의료효율 논쟁

장기이식 현장이 디지털 헬스케어와 결합하며 빠르게 바뀌고 있다. 뇌사 장기기증부터 장기 분배, 이식 병원 선정, 수혜자 매칭에 이르기까지 전 과정이 데이터 시스템과 네트워크로 관리되면서, 이식 가능한 장기를 최대한 활용하고 예후를 높이려는 시도가 확산되는 흐름이다. 한국장기조직기증원 같은 공적 기관이 이식 데이터 허브 역할을 하면서, 향후 인공지능과 유전체 분석이 더해진 ‘정밀 이식 의료’로의 진화도 거론된다. 업계에서는 이런 변화가 디지털 헬스케어 규제와 생명윤리 논쟁의 새로운 분기점이 될 수 있다고 본다.

국내 장기이식 체계는 뇌사 판정, 유가족 동의, 장기 적출, 이송, 수혜자 선정 등 여러 단계를 표준화된 정보 시스템을 통해 관리하고 있다. 질병관리청과 한국장기조직기증원이 통합 데이터베이스를 운영해 대기자 목록, 긴급도, 조직 적합성, 거리와 시간 변수 등을 수치로 반영해 매칭을 진행하는 구조다. 의료진은 전산망을 통해 실시간으로 장기 상태와 후보자 정보를 조회하고, 이식 가능 여부를 빠르게 판정한다.

특히 최근에는 장기 손상 위험을 줄이기 위한 수송 시간 예측, 수혜자 상태 모니터링, 이식 후 추적 관리를 돕는 각종 디지털 솔루션이 활발히 도입되고 있다. 이식 전에는 혈액형과 조직적합성 항원 검사 정보, CT와 MRI 같은 영상 데이터, 중환자실 모니터링 수치가 통합 관리되고, 이식 후에는 면역억제제 복용 패턴, 거부반응 가능성, 감염 위험을 원격으로 점검하는 서비스까지 연계하려는 시도가 나타나고 있다.

기술적 핵심은 데이터를 얼마나 정밀하게 수집하고, 얼마나 빠르게 의사결정에 반영하느냐다. 기존에는 담당 코디네이터와 의료진의 경험과 수작업에 크게 의존했다면, 최근에는 클라우드 기반 통합 플랫폼과 분석 알고리즘이 가세해 매칭 속도와 정확도를 끌어올리는 방향으로 진화하는 추세다. 혈액형과 기본 조직적합성뿐 아니라, 환자별 기저질환과 과거 감염 이력, 수술 후 회복 가능성을 정량화해 우선순위를 조정하려는 연구도 이어지고 있다.

글로벌에서는 유전체 기반의 정밀 이식 전략이 점차 확대되고 있다. 전장유전체 분석과 고도화된 조직적합성 정밀 매칭을 통해, 향후 장기 거부반응을 줄이고 장기 생존 기간을 늘리려는 접근이다. 미국과 유럽의 일부 대형 이식센터는 이미 유전자 변이 정보를 매칭 알고리즘에 반영하는 시범사업을 시작했고, AI를 이용해 이식 후 합병증 발생 확률을 예측하는 연구도 활발하다. 기존 방식보다 장기간 생존율을 10~20퍼센트가량 개선할 수 있다는 초기 데이터도 제시된다.

국내는 아직 법·제도상 유전체 정보의 활용 범위가 엄격히 제한돼, 장기이식 매칭에 유전자 데이터를 직접 반영하는 수준에는 이르지 못했다. 다만, 한국장기조직기증원을 중심으로 이식 관련 의료데이터 표준화와 연계 인프라 구축이 진행되면서 향후 정밀 의료 기술과의 접점이 넓어질 것으로 보인다. 전자의무기록, 검사 결과, 이식 대기자 관리 시스템을 연계해 데이터 품질을 높이는 작업이 선행 과제로 꼽힌다.

디지털 헬스케어 관점에서 보면, 장기이식 분야는 원격 모니터링과 소프트웨어 의료기기 기술이 동시에 적용되기 좋은 대표 영역이다. 이식 환자는 평생 약물 복용과 면역 기능 관리가 필요해, 스마트폰 앱과 웨어러블 기기를 통한 상시 모니터링 수요가 크기 때문이다. 실제로 해외에서는 이식 환자의 심박수, 체온, 체중 변화를 자동 수집해 거부반응을 조기 감지하는 앱 기반 서비스가 등장했고, 이를 디지털 치료제나 의료기기 소프트웨어로 허가받는 사례도 나온다.

이에 따라 규제 논의도 복잡해지고 있다. 장기기증·이식 과정은 생명윤리와 직결되기 때문에, 데이터 활용 범위와 보관 기간, 2차 활용 여부를 놓고 정책 논쟁이 반복된다. 한국에서는 생명윤리법, 개인정보보호법, 의료법 등이 동시에 적용되며, 의료데이터의 익명화 기준과 연구용 활용 규정이 단계적으로 정비되는 중이다. 인공지능 학습을 위해 이식 관련 데이터를 폭넓게 활용하려면, 동의 절차와 데이터 거버넌스를 보다 정교하게 설계해야 한다는 지적도 많다.

업계는 이식 데이터와 AI 기술이 결합하면 장기 배분의 공정성과 투명성을 더욱 높일 수 있다고 본다. 매칭 알고리즘과 의사결정 과정을 일정 수준까지 공개하고, 공공기관이 이를 검증하는 구조를 구축하면, 대기자 간 형평성 논란을 줄일 수 있다는 구상이다. 동시에 알고리즘 편향과 오류를 감시할 수 있는 ‘이식 데이터 윤리 가이드라인’과 상설 심의 기구 필요성이 제기된다.

전문가들은 장기이식 분야가 정밀의료와 디지털 헬스케어, AI 윤리가 교차하는 시험대가 될 것으로 본다. 이식 환자의 생존율 향상과 장기 활용 극대화라는 목표를 달성하기 위해서는 첨단 기술 도입이 필수지만, 인간 생명과 맞닿은 만큼 사회적 합의와 제도 설계가 뒤따라야 하기 때문이다. 의료계와 IT 업계, 규제 기관이 함께 데이터 활용 원칙을 세우고, 기술의 장점을 환자 중심 가치와 연결하려는 노력이 관건으로 떠오른다. 산업계는 이식 의료의 디지털 전환이 실제 현장에서 뿌리내릴 수 있을지 주시하고 있다.