감염병 임상연구데이터 수집·공유·활용 관리 통합 플랫폼 활용 전략 수립

초록

현재 [iCReaT] 플랫폼은 역학 데이터를 연계하지 못하며, 개인정보보호법으로 인해 데이터 결합률이 낮아 연구 효율성이 저하되고 있음. 이를 해결하기 위해 다기관 통합 연구가 가능한 새로운 플랫폼을 구축하고, 위기 상황에서는 주민등록번호의 임시 사용을 허용하는 법적 개선이 필요함. 또한, 플랫폼의 승인 절차가 복잡하고 시간이 오래 걸려 감염병 대응에 적합하지 않음. 이를 개선하려면 승인 과정을 간소화하고, 플랫폼 내에서 실습형 학습을 통해 필요한 기능을 빠르게 익힐 수 있도록 해야 함. 기관 간 데이터 관리와 협력을 촉진하기 위해서는 실시간 데이터 현황을 확인할 수 있는 대시보드가 필수적임. 새로운 플랫폼은 연구 관리와 다기관 협력을 지원하는 통합 대시보드를 제공해야함. 아울러 현재 플랫폼의 UI/UX가 복잡해 신규 사용자의 접근성을 낮추고 있으므로, 직관적이고 간단한 인터페이스로 개선해야 하며, 엑셀 기반 데이터 처리와 간단한 분석 기능을 추가해 사용자 편의를 높여야 함. 표준화된 eCRF 체계가 부족해 데이터 수집과 변수가 일치하지 않는 문제가 발생하고 있음. 이를 해결하려면 사전 정의된 표준화된 eCRF를 구축하고, 변수 추가와 수정이 유연하게 가능하도록 해야 함. 마지막으로 [iCReaT]의 데이터 품질 관리 기능이 부족해 연구 효율성을 떨어뜨리고 있으므로, AI 기반의 정교한 QC 시스템을 도입해 데이터 품질을 높이는 동시에 사용자의 부담을 줄여야 함. 통합 플랫폼 도입으로 데이터 수집과 분석 속도가 빨라지고 품질 관리 절차와 사용자 친화적 설계로 신뢰성 있는 연구가 가능해짐. 중앙 대시보드를 통해 연구 진행 상황을 실시간으로 공유함으로써 중복 작업을 줄이고, 신속한 분석과 결과 도출로 공중보건 대응력이 강화됨. 개인정보 식별번호 활용과 법적 기반 마련으로 데이터 연계와 활용도가 높아져 감염병 연구와 정책 개발에 기여할 수 있음. AI 기반 도구와 다기관 협력을 지원하여 국내 감염병 연구를 세계적 수준으로 발전시키고, 간소화된 승인 절차와 사용자 친화적 교육 시스템을 통해 위기 상황에서도 플랫폼 활용성을 극대화할 수 있음. 통합 플랫폼을 활용하여 다양한 공공데이터와 연계가 가능해지며, 이를 통해 감염병 외에도 보건 연구 전반에 활용할 수 있는 연구 확장성을 확보할 수 있음

The current [iCReaT] platform faces limitations in integrating epidemiological data and suffers from low data linkage rates due to privacy laws, which hinder research efficiency. To overcome these challenges, a new platform for multi-institutional research should be developed, enabling seamless data integration. Additionally, legal reforms are needed to allow the temporary use of personal identification numbers during emergencies to enhance data linkage. The current platform’s complex and time-consuming approval process is ill-suited for rapid infectious disease response, so simplifying the approval procedures and introducing hands-on learning features would help researchers quickly master the necessary tools. A real-time dashboard is also essential to provide an overview of data collection progress, manage research efficiently, and promote collaboration between institutions. Moreover, the platform's user interface (UI) and user experience (UX) need to be more intuitive to ensure that new users can easily navigate the system. Integrating Excel-based data processing and basic analytical tools will further enhance user convenience. The lack of a standardized eCRF system causes delays in data collection and inconsistent variables across institutions. A standardized eCRF system, along with flexible variable modification options, will resolve this issue and ensure faster, more reliable data collection. Lastly, implementing an AI-based quality control (QC) system will significantly improve data quality while reducing the burden on users, increasing research efficiency. By introducing an integrated platform, data collection and analysis speed will improve, and research reliability will be strengthened through better quality control and user-friendly design. The real-time dashboard will enable centralized tracking of research progress, reducing redundancy and enhancing rapid analysis, thus improving public health responses. Enhanced data integration and legal foundations will increase data usability for infectious disease research and policy development. AI tools and multi-institutional cooperation will elevate domestic infectious disease research to a global standard. Simplified approval processes and user-friendly training systems will maximize platform utility even in crisis situations. Lastly, the platform's ability to link with various public health data sources will enable its expansion beyond infectious diseases, broadening the scope for health research overall.