전 세계적으로 혈액과 혈액 제품의 공급 및 가용성에 대한 위기가 점점 심화되고 있는 상황에서, 환자 치료에 영향을 미칠 잠재적인 공급 부족을 방지하기 위해서는 현재 의료 행위에 변화가 필요하다[1]. 2017년부터 2019년까지의 미국 국가 혈액 수집 및 이용 조사 데이터에 따르면, 65세 이상 기증자를 제외한 모든 연령 그룹에서 헌혈이 감소하는 등 혈액 기증자는 점차 고령화되는 추세이다[2]. 우리나라 또한 저출산과 인구 고령화, COVID-19 등장으로 인한 헌혈량 감소 등 다양한 원인으로 만성적인 혈액 부족에 시달리고 있다. Kim 등[3]에 따르면, 2021년부터 2050년까지 혈액 공급은 상당히 감소할 것으로 예상되는 반면, 혈액 수요는 2045년까지 증가할 것으로 예상된다. 이러한 상황에서, 적극적인 홍보와 교육을 통해 헌혈에 대한 인식을 개선하고, 헌혈인구 증가를 위한 대책 마련도 필요하지만 수혈 관리를 통해 부적절한 수혈을 줄여나가는 노력도 필요하다.

국내에서는 수혈관리위원회 및 수혈관리실 설치∙운영에 대한 혈액관리법 개정, 수혈가이드라인 개발, 수혈적정성 평가, 그리고 혈액수급 위기대응훈련 등이 진행 중이며 의료기관에서도 환자 혈액 관리를 위해 수혈가이드라인 홍보, 프로그램 개발, 수혈서비스 질 관리 등 많은 노력을 기울이고 있다[4-6]. 이전의 여러 연구들에서 계획적인 수혈을 위한 전산프로그램을 개발하여 수혈적정성을 관리하려는 노력들이 있었고[7-9], 본 저자들도 전산 프로그램을 통해 수혈 관련 데이터를 분석하는 방법들을 시도한 바 있다. 그러나 이러한 방법들은 기관 내 부서 간 소통 문제와 함께, 병원 전산실의 적극적인 협조가 없으면 정책이나 업무의 변경을 제대로 반영하기 어려운 한계가 있었다. 기존의 원내 병원정보시스템(hospital information system, HIS)에서는 혈액제제의 입고, 출고, 반납 및 폐기 이력, 수혈 실시여부, 그리고 수혈 관련 부작용 등을 각각 조회해야 하고 해당 데이터를 취합하여 분석하기까지 상당한 시간이 소요되어 수혈적정성을 관리하는 데 있어 어려움이 컸다. 최근 다양하고 방대한 양의 데이터를 다루는 일들이 많아지면서, 대량의 데이터를 목적에 맞게 활용할 수 있도록 가공하기 위한 다양한 태블로(Tableau Software, Seattle, USA), Power BI (Microsoft Power Business Intelligence, Washington, USA) 등과 같은 데이터시각화툴이 이용되고 있다. 이에 본 저자들은 수혈과 관련된 다량의 데이터를 신속하게 분석하고, 각각의 연관관계를 파악하여 수혈업무의 현황과 변화를 알아볼 수 있도록 데이터 시각화 프로그램의 하나인 태블로를 이용하여 수혈적정성 관리를 하고자 하였으며, 이에 개발된 프로그램을 소개하고자 한다.

1. 대상

태블로를 이용한 수혈적정성관리 프로그램 개발을 위해 대전을지대병원 진단검사의학과 전문의, 임상병리사, 수혈관리실 직원, 정보전산팀 프로그래머로 구성된 개발부서를 구성하여 개발에 착수하였다. 원내 HIS의 메뉴바 중 혈액은행 관리에서 입고, 출고, 혈액재고현황, 환자별 수혈내역, 과별 통계, 과별 의사별 통계 그리고 과별 출고량∙폐기량 등을 대상으로 하여 기존에 사용된 프로그램을 모니터링하고 수혈관리 및 통계확인의 문제점과 요구사항을 파악했다.

2. 방법

1) 인덱싱

수혈적정성 평가에 필요한 적혈구제제 혈액형 재확인율, 비예기항체 선별검사 실시율, 혈액 반납/폐기율, 수혈동의서 작성률, 적정수혈률, 수술 전 빈혈 교정률, 한 단위 수혈률 등 구성 요소에 대한 인덱싱을 진행하였다.

2) 데이터마트 구축과 태블로 연동

시각화 분석 컨텐츠를 개발하기 위해 ETL 과정, 즉 Extraction (추출), Transformation (변환), Loading (적재) 과정을 거쳐 수혈 처방 이력과 혈액 관리 및 불출 이력을 기반으로 환자 정보, 재원 이력, 입원/외래 처방, 검사 결과, 기록지, 수술 정보 등의 데이터 마트를 구성하였다(Fig. 1). 처방 테이블의 혈액처방을 중심으로 환자의 기본정보, 재원이력, 검사결과를 결합하였고, 검사결과에는 헤모글로빈 검사, 비예기항체 검사, ABO 혈액형 검사를 파악할 수 있도록 구성하여 적정수혈률과 수술 전 빈혈 교정 여부의 기준으로 활용하였다. 혈액은행의 혈액관리, 혈액불출이력을 처방테이블과 결합하여 혈액원에서 입고된 시점부터 출고 및 반납/폐기까지 모니터링할 수 있도록 구성하였고, 수혈동의서 작성유무를 확인하기 위해 수혈동의서 기록지를 포함하였다. 혈액처방을 받은 환자 중 수술 시행 여부 및 수술일자로부터 30일 이내 헤모글로빈 검사 시행 여부와 빈혈 교정을 위한 철분제제 혹은 조혈제 처방이력을 파악하기 위해 수술테이블을 추가하였다.

Fig. 1. Data mart for transfusion appropriateness management.

수혈적정성 평가를 위해 다양한 데이터를 활용하였는데(Table 1), 검사(laboratory) 항목에서는 적혈구제제 혈액형 재확인율, 적정수혈률과 빈혈유무 파악, 입원 전 30일부터 퇴원일까지의 비예기항체 검사 실시율을 확인하였고, 혈액수혈(blood transfusion)에서는 혈액번호별 출고상태, 불출자 및 인수자와 작업시간 데이터를 파악하였다. 수술(operation) 항목에서는 수혈을 받은 환자의 입원기간 내 수술 이력을 확인하였고, 의무기록(electronic medical record) 항목에서는 수혈동의서 작성 및 수혈 중 특이사항 발생 여부를 파악하고, 처방(order) 항목은 수술 전 30일 이내 철분제제 유무, 진료과의 혈액 요청 수량, 그리고 수혈적정성 체크리스트 작성 내용 파악에 활용하였다. 분석용 데이터베이스에 주기적으로 데이터 마트가 집계되도록 자동화하고, 이를 태블로와 연동하였다(Fig. 2).

Table 1

Data elements and dimensions of blood transfusion

	Category	Description	Time	Type
Laboratory	ABO type test	Test for ABO typing and Rh typing	Report date	Code
	Hemoglobin test	Test for measuring hemoglobin	Report date	Float
	Unexpected antibody test	Test for detecting irregular antibodies	Report date	String
Blood transfusion	Transfusion state	Record of blood delivery state at the blood bank	Work date	String
	Number	Identification number and history of blood product	N/A	Integer
	Blood product type	Separated information on blood products	N/A	Code
	Blood return remark	Management of unused blood products after delivery	Return/disposal date	String
	Blood transfusion history	Management of delivery time, supplier/receiver, and reason	Work date	String
Operation	Operation	Management of transfused patient’s surgery history during hospitalization	Operation date	String
Electronic medical record	Blood transfusion agreement	Record sheet filled out by the patient for transfusion	Record date	String
	Blood transfusion paper	Record sheet filled out by the nurse during transfusion	Record date	String
	Patient information	Management of patient’s information by identification number	N/A	String
Order	Order code	Iron supplements (within 30 days before surgery)	Prescription date	Code
	Blood order quantity	Requested units of blood product	N/A	Integer
	Operation flag	Matched blood prescriptions with patients who are scheduled for operation	N/A	Code

Abbreviation: N/A, not applicable.

Fig. 2. Data resource page in Tableau.

3) 텍스트 데이터 시각화

태블로의 시트는 사용자에게 추출된 데이터 원본을 다양한 그래프와 수치/지표 등으로 표현하는 작업 영역을 의미하는데 막대그래프, 히트맵, 버블차트, 박스플롯, 맵, 그리고 선형 등으로 표현하거나, 직접 계산식을 활용하여 생키 차트(Sankey chart), 레이더 차트(Radar chart) 등으로도 표현할 수 있다(Fig. 3).

Fig. 3. Sheet page in Tableau.

본 연구를 통해 태블로를 연동한 수혈적정성관리 프로그램인 Transfusion Appropriateness Management (TAM)의 개발이 이루어졌다. 이를 위해 관리 항목에 대한 인덱싱과 이들 사이의 연관관계 설정이 이루어졌으며, 태블로를 연계한 시각화 서비스를 제공하도록 설계되었다. 데이터 원본페이지에서 추출한 테이블을 선택할 수 있으며, 선택한 테이블의 컬럼 항목들이 필드 패널에 추가된다. 필드 패널에서 필요한 컬럼을 드래그하면 뷰 영역에서 시각화를 진행할 수 있으며, 필요에 따라 새로운 파생 변수를 기존의 컬럼들과 조합하여 생성하거나 수식을 활용하여 지표로 구성할 수 있다. 필터는 필드 영역의 컬럼들의 속성값 내에서 그래프를 구성하는 데이터를 필터링하거나, 사용자가 직접 데이터를 통제할 수 있는데 체크박스, 라디오버튼, 텍스트 검색 등으로 사용할 수 있으며, 파라미터를 사용하면 원본 데이터에 없는 새로운 조건의 필터 생성도 가능하다. 축 영역은 그래프를 구성할 때 사용할 필드를 X, Y축에 정의하는 영역으로서 축에 구성된 필드에 해당되는 데이터를 바탕으로 각종 그래프를 표현할 수 있고, 뷰 영역은 필터와 축, 파라미터를 활용해서 구현한 그래프가 시각적으로 표현되는 공간이다. 축 서식과 추세선, 참조선을 추가할 수 있으며, 그래프의 범례 및 색상을 재정의할 수 있다. 예를 들어 이중축으로 적정수혈률과 출고건수를 처방일자에 따라 그래프로 표현할 때 날짜 유형의 처방일자를 X축(행) 선반에 배치하고, 수치형의 혈액출고건수를 Y축(열) 선반에 배치하면 그래프가 자동으로 뷰 영역에 표시된다. 마크영역의 그래프 형태를 막대로 선택하면 처방일에 따라 혈액출고건수가 합계로 집계되어 막대그래프가 구성되도록 하였다(Fig. 4). 수혈 전 적정수혈률 필드를 수혈 전 헤모글로빈 검사결과 수치를 기준으로 7 미만 또는 10 이하로 구분한 뒤 혈액출고건수를 집계된 필드로 생성하고, 수혈 전 적정수혈률 필드를 Y축(열) 선반에 배치한 뒤 마크영역을 라인으로 변경하면 선형 그래프가 생성된다. 선형 그래프와 막대그래프를 구성한 후, Y축(열) 선반에 수혈 전 적정수혈률 필드를 오른쪽 클릭하여 메뉴창에서 “이중 축”을 선택하면 분할되어 있던 막대그래프와 선형 그래프가 X축(행) 선반의 처방일 기준으로 하나의 그래프가 생성되도록 하였다.

Fig. 4. Creating multiple graphs on transfusion appropriateness.

이렇게 개발된 수혈적정성 관리 프로그램 TAM은 2022년에 부분개정된 수혈가이드라인 제5판[10]을 참고하여 적혈구제제 혈액형 재확인율, 비예기항체 선별검사 실시율, 혈액 반납/폐기율, 수혈동의서 작성률, 적정수혈률, 수술 전 빈혈 교정률, 한 단위 수혈률의 중점지표를 구성하였다(Fig. 5). 매주 데이터가 업데이트되도록 추출 작업을 자동화하였고, 각각의 대시보드에 혈액제제명, 처방과, 처방의사, 수술명, 입외 구분, 성별 등의 필터링 기준을 추가하였으며 막대그래프와 히트맵, 박스플롯 등 다양한 형태로 데이터가 표현되도록 하였다.

Fig. 5. Main dashboards in Transfusion Appropriateness Management (TAM). From top to bottom; reconfirmation rate of blood type for red cell products, screening rate for unexpected antibodies, rate of blood return/disposal, blood transfusion consent form completion rate, appropriate transfusion rate, frequency of anemic patients before surgery, and rate of single unit transfusion.

적혈구제제 혈액형 재확인율은 진료과 및 진료의사별, 제제별, 혈액형별, 입원여부로 시행한 혈액형검사의 비율값으로 시각화하였다. 비예기항체 선별검사 실시율도 혈액형 재확인율과 동일하게 시각화하였으며 특히 수술시행여부에 따른 비예기항체 실시율을 모니터링 기간 전체를 확인할 수 있도록 하였다. 혈액 반납/폐기율은 혈액제제별 반납과 폐기율을 기간별로 모니터링할 수 있도록 하였으며, 혈액제제별과 진료과별로 출고건수, 반납건수, 반납률, 폐기건수, 폐기율을 각각 시각화하여 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 수혈동의서 작성률도 마찬가지로 입원과 외래, 수술여부에 따라 작성여부에 따른 추이를 확인할 수 있도록 하였으며 진료과와 진료의사별로 각각 확인할 수 있도록 구성하였다.

적정수혈률의 경우, 수혈적정성 가이드라인을 참고하여 수혈 전 헤모글로빈 수치를 기준으로 7 g/dL 미만, 7 g/dL 이상 10 g/dL 이하로 구분하여 값을 묶은 후 혈액제제명, 처방과, 처방일 등의 세부 필터를 적용하여 데이터를 확인할 수 있게 하였다. 각 혈액제제별 적정수혈률과 적정수혈건수의 추이를 직관적으로 파악할 수 있도록 막대그래프와 추세선을 추가하여 처방일 기준으로 증감폭을 확인할 수 있게 하였다.

수술 전 빈혈 교정률은 철 결핍성 빈혈 교정을 실시한 환자수를 수술 전 철 결핍성 빈혈이 확인된 수술 환자수로 나눈 비율값으로 시각화하였고, 수술명 혹은 수술코드, 집도과, 재원병동 등의 기준으로 구분하여 현황을 파악할 수 있도록 하였다. 한 단위 수혈률은 한 단위 수혈을 시행한 환자수를 수혈을 시행한 환자수로 나누어 표시하였고, 진료과별, 진료의사별 지표 외에 수술별, 나이대별, 성별과 같은 지표를 추가하였고, 시간별 모니터링 그래프를 장기간의 결과를 모니터링할 수 있도록 하였다.

수혈의 적정성과 안전성에 대한 관심이 증가함에 따라 이를 관리하고 모니터링할 수 있는 프로그램에 대한 필요성은 증가하고 있으나, 기존 원내 프로그램으로 데이터를 취합하고 분석하여 정보를 수치화하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 다루는 데 특화된 범용 툴로는 태블로, QlikView (QlikTech International AB, Pennsylvania, USA), Microsoft Power BI 등이 대표적인데, 태블로의 장점은 데이터를 시각화하는 측면에서 두드러졌고[11], QlikView는 정보를 수치화하고 분석하는 측면에서[12], Microsoft Power BI는 타 프로그램들과의 호환성 및 빅데이터를 통합하는 측면에서 강점을 보였다[13]. 그중 저자들이 선택한 프로그램인 태블로는 전문 코딩 지식이 없는 사용자도 쉽게 활용할 수 있는 인터페이스를 통해 다양한 시각화 옵션과 상호작용 기능을 제공하여 직관적인 시각화가 가능하고 데이터베이스, 엑셀 파일, CSV 파일 등 다양한 형식의 데이터를 추출하여 활용할 수 있으며 실시간으로 데이터를 연동할 수 있다는 장점이 있다. 또한 고성능 엔진을 통해 대용량 데이터 세트를 빠르게 처리하여 실시간 분석이 가능하고, 사용자의 필요에 따라 필터링, 정렬, 그룹화하여 원하는 데이터를 추출할 수 있고, 대시보드를 공유할 수 있어 효율적인 협업이 가능하다. 이뿐 아니라 Python 및 R과의 연동을 지원하는 Tabpy 라이브러리를 제공하여 인공지능 및 머신러닝 모델 개발 및 활용이 가능하다. 의료계에서는 예측 모델, 분류 모델, 클러스터링 등을 활용하여 환자 모니터링, 환자 예후 예측, 의료 진단 및 치료 의사결정, 진료 효율성 향상, 환자 수요 예측을 통한 의료 자원의 적정한 배치 등으로 인한 비용 감소 및 효율적인 자원 관리에 활용가능하다는 장점 때문에 태블로를 활용한 응용 프로그램 개발 사례들[14-16]이 국내외에서 꾸준히 소개되고 있다. 태블로와 데이터베이스 연동이 정상적으로 이루어지면 테이블과 저장 프로시저 영역에서 관련 리스트를 확인할 수 있고, 구성한 데이터 마트의 테이블을 캔버스 영역에 드래그하여 관련 컬럼과 관계를 재정의할 수 있다. 캔버스에는 직접 SQL 쿼리를 작성하여 분석에 필요한 데이터를 가져올 수 있으며, 테이블을 다중으로 불러와 관계를 설정하면 하나의 데이터 원본으로 시각화 작업을 시작할 수 있다. 캔버스 하단에는 데이터 그리드 영역이 있는데 데이터 마트에서 구성한 테이블의 컬럼 정보와 유형을 확인하거나 필요에 따라 문자형에서 날짜형 혹은 숫자형으로 변경하여 추출된 데이터원본을 수정할 수 있으며 데이터 원본에서 연결된 데이터의 첫 1,000개 행까지의 데이터 확인이 가능하다.

본 연구에서, 태블로를 이용하여 수백만 개의 데이터를 실시간으로 연동함으로써 수혈적정성 관리의 편이성이 강화되었는데, 그중에서도 특히 적정수혈률의 경우 수혈받은 환자의 상병명, 내원 정보, 검사결과, 수혈이력 등 각각 별개로 조회하고 취합해야 했던 상세정보를 한눈에 직관적으로 파악하고 분석할 수 있게 되었다. 태블로의 도입을 통해 다량의 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있게 되어 수혈적정성 지표 관리를 위한 방안 모색에 다각도로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

아울러 본 연구에서 수혈적정성 관리에 필요한 전산상의 여러 가지 보완점을 구상하였는데 현재 개발한 데이터 시각화 프로그램에 ML/DL 등의 머신러닝 모델을 접목하여 적정수혈률 예측 모델, 환자별 수혈 처방 단위 권장 분류 모델 등을 개발하고, 스마트 IoT 장비를 활용하여 현장에서 즉각적으로 필요한 데이터를 확인할 수 있는 방법을 찾아나가고자 한다. 이러한 발전을 통해 원내 혈액 수요와 공급을 시각화하고 분석함으로써 혈액 수급 현황을 실시간으로 모니터링하고, 재고 파악 및 유효기간 경고 시스템 등을 구축하여 혈액 공급 부족 문제 원인 파악 및 해결방안 모색에 활용할 수 있을 것이다. 과거의 데이터와 기타 변수를 활용한 예측 모델을 구성하여 혈액 수급 계획을 수립할 수 있고, 혈액 공급 연결망을 시각화하여 지역 내 혈액 공급 상황을 추적하고, 공급 경로에서 발생하는 병목 현상이나 문제점을 파악할 수 있다. 또한 응급 환자, 수술 환자, 만성 질환 환자 등 수혈 우선순위를 시각화하여 수혈 지침을 제시하고, 수혈 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며 의사결정을 지원하는 대시보드를 개발하여 수혈 관련 데이터와 지표를 종합적으로 시각화하여 의료진과 관리자 간 협업을 통해 수혈적정성 및 안전성 관리에 적극 도입할 수 있을 것으로 예상된다. 추후에는 혈액 반납/폐기율, 수술 전 빈혈 교정률, 한 단위 수혈률 등 수혈적정성 지표 개선에 있어 태블로 도입 전후 자료를 비교하여 실제 시각화 프로그램의 사용 효과를 분석해 보고자 한다. 본 연구에서 개발한 데이터 시각화 프로그램인 TAM의 사용은 임상에서 부적절한 수혈을 줄이고 혈액의 안전하고 적정한 사용을 유도함으로써 수혈적정성을 높이는 데 기여할 것이다.

배경: 혈액제제의 공급감소와 수요증가에 대한 우려가 커지고 있는 상황에서 수혈적정성을 효율적으로 평가하는 것은 중요하다. 다량의 데이터를 적절하게 수집하고 분석하기 위해서는 상당한 시간의 노력이 필요하다. 이에, 데이터 시각화 프로그램 중 다양한 시각화 옵션과 상호작용 기능을 통해 직관적인 시각화가 가능하고 대용량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 태블로를 이용하여 수혈적정성 관리 프로그램을 개발하고자 하였다.

방법: 수혈 처방 이력과 혈액 관리 및 불출 이력을 기반으로 환자 정보, 재원 이력, 입원/외래 처방, 검사 결과, 기록지, 수술 정보 등의 data mart를 구성하여 수혈적정성 모니터링 시각화 분석 컨텐츠를 개발하였다. 분석용 데이터베이스에 주기적으로 데이터 마트가 집계되도록 자동화하였고, 이를 태블로에 연결하였다.

결과: OCS/EMR 시스템에서 추출한 수혈관련 데이터 및 메타데이터를 분석한 후 태블로를 연동한 수혈적정성 관리프로그램인 TAM을 개발하였다. 세부 필터를 적용하여 사용자가 원하는 기준으로 원하는 데이터를 직관적으로 확인할 수 있게 되었다. 필터링 기준에 따라 막대그래프, 히트맵, 박스플롯 등 다양한 형태로 데이터를 구분하여 시각화하였다.

결론: 수혈적정성 관리프로그램의 개발로 방대한 양의 데이터를 빠르고 편리하게 시각화함으로써 임상에서 부적절한 수혈을 줄이고 원내 환자 안전성 제고에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대한다.