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[기획특집]헬스케어 새가치 창출하는 ‘빅데이터’빅데이터 업은 보건의료, 의료서비스 질 향상ㆍ의료비 절감 등 해법 기대

[컴퓨터월드] 최근 ‘빅데이터(Big Data)’는 사회전반에서 새로운 관심영역으로 부상하고 있다.

스마트폰, 스마트TV, RFID, 센서 등의 급속한 보급과 모바일 인터넷과 소셜미디어의 확산으로 데이터양이 기하급수적으로 증가하고 있고 데이터의 생산, 유통, 소비 체계에 큰 변화를 주면서 데이터가 경제적 자산이 될 수 있는 빅데이터 시대를 맞이하게 됐다.

ICT가 다른 산업들과 융·복합되면서 방대한 양의 데이터들이 생산되고 있는 가운데 사회변화에 따른 삶의 질에 대한 욕구 및 현안해결에 빅데이터의 활용은 매우 중요한 과제로 떠오르고 있다.

빅데이터는 새로운 가치창출 엔진으로 인식되면서 산업계 전반과 공공분야, 더 나아가 일상생활에까지 활용분야가 넓어지고 있고, 빅데이터 기반 사회 안전이나 공익 신장의 비즈니스 세계가 새롭게 창조되기도 했다.

보건의료분야에서도 다양한 활용효과가 있을 것으로 기대하고 있고, 이에 보건복지부는 국내 실정에 적합한 빅데이터의 정책적인 활용을 위해 ‘보건의료분야 빅데이터 연구기획’을 추진하고 있다. 국민건강보험공단이 빅데이터를 활용해 맞춤형 건강관리, 평생 건강관리 서비스 등으로 활용하겠다는 사례와 건강보험심사평가원이 빅데이터를 이용한 통계정보를 통해 새로운 진료방법과 의료기기, 치료재료, 신약 개발 등에 활용하겠다는 사례 등이 여기에 해당된다.

이들 사례는 빅데이터를 활용해 ▲보건의료 정책의 평가 및 모니터링 ▲대국민 서비스 질 향상 ▲질병 및 건강 모니터링 및 예측 ▲중독 및 자살 등 사회병리현상 모니터링 및 예측 ▲기타 보건의료 서비스 선진화 지원 등 효과를 얻을 것으로 기대된다. 보건의료분야에서 활용되는 빅데이터가 일상을 어떻게 변화시킬지 알아본다. 

보건의료분야에서 빅데이터 활용의 필요성

보건의료분야 체계는 치료 중심에서 예방 건강관리 중심으로 변화하면서 질병 발생 가능성을 예측하고, 사전에 질병을 예방할 수 있도록 개인 맞춤형 서비스가 이뤄지고 있다.

이에 따라 인구 고령화와 만성질환 유병률의 증가로 의료비 문제와 의료서비스의 접근성 및 질에 관한 문제가 논의되면서 많은 국가에서 IT와 의료기술을 접목한 U헬스케어 도입을 하고 있다. U헬스케어는 의료비 절감 등 사회경제적 비용감소 효과와 공공보건 의료서비스와 예방관리 보건 등 정책적인 효과를 기대할 수 있는 효과적인 대안으로 각광받고 있다.

U헬스케어의 보급은 의료분야에서 많은 변화를 가져왔다. 유무선 통신기술과 센서 기술의 발전으로 U헬스케어 기기나 스마트TV 등을 통해 의사의 건강상담 및 진료가 가능한 의료서비스를 이용할 수 있게 됐고, 개인의 건강정보를 기록하는 전자의무기록(EHR)을 통해 환자의 건강상태를 실시간으로 관찰할 수 있게 됐다.

또 다양한 생체정보를 수집하기 위해 다양한 스마트센서들을 탑재한 기기들이 등장하며 이들이 수집한 환자의 의료정보나 건강정보는 다양한 형태로 분석·처리돼 개인의료정보에 저장되고 병원의 의사나 간호사 등에 전송해 활용할 수 있게 됐다.

최근 이러한 U헬스케어 서비스를 통해 생산되는 건강정보 관련 빅데이터의 관리와 활용에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 질병 발생 가능성을 예측해 사전에 질병을 예방할 수 있는 개인 맞춤형 보건의료서비스에 빅데이터를 활용하면 더 높은 효과와 더 다양한 서비스가 가능하다는 판단에서다.

빅데이터, 보건의료분야 비용절감 효과에 탁월

   
▲ 미국 국립보건원의 약물정보 제공 서비스 ‘Pillbox’

빅데이터는 보건의료분야에서 비용절감 효과를 가져 올 확실한 수단 중 하나이다. 일찍부터 빅데이터를 보건의료분야에 활용한 미국의 경우를 보면 알 수 있다. 미국 국립보건원(NIH)은 다양한 질병을 연구하기 위해 유전자 데이터를 공유를 통한 질병치료체계를 마련해 주요 관리 대상에 해당하는 질병에 대한 관리 및 예측을 실시하고 있다.

NIH의 약물정보 제공 서비스 ‘Pillbox’는 공공보건 부문의 대표적인 빅데이터 활용사례로 NIH는 Pillbox를 통해 수집된 빅데이터로 후천성면역결핍증(HIV) 등 주요 질병의 분포, 연도별 증가 등에 대한 통계치를 확보하고 있다. 또 Pillbox 서비스는 알약의 기능이나 유효기간을 문의하는 민원을 처리하기도 한다. 해당 민원은 연간 100만 건 이상에 달하고, 평균 한 건당 확인하는 비용이 50달러가 소요돼 연간 5000만 달러의 비용 절감효과도 있다.

이와 함께 미국 퇴역군인국에서는 퇴역군인의 전자의료기록 분석을 통한 맞춤형 의료서비스를 지원하는 빅데이터 분석을 위해 2년간 25개의 DW를 배치해 2200만 퇴역군인에게 의료서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 퇴역군인의 전자의무기록(EHR)을 분석해 의사가 개별 환자를 쉽게 진료할 수 있도록 지원하고 있다.

   
▲ IBM-웰포인트의 인공지능 컴퓨터 시스템 ‘왓슨’

이밖에도 IBM과 미국 건강보험회사 웰포인트는 인공지능 컴퓨터 시스템 ‘왓슨(Watson)’의 빅데이터 분석 능력을 활용해, 의사와 다른 의료진이 진단과 환자치료에 이용할 수 있는 의료 데이터 활용도를 향상시켜주는 서비스를 제공 중이다.

왓슨은 60만 건의 의학적 근거와 200만장의 전공서적 및 2만5000건의 사례와 임상실험 및 우수 치료사례 등 과거 데이터를 분석해 환자에게 가장 적절한 치료방법을 제공하고 최신 정보를 과학적인 방법으로 제시하고 있다.

   
▲ 구글 독감예보 서비스

구글도 전 세계에서 매일 수집된 대량의 웹 사용자의 검색 로그를 기반으로 한 동향 분석 서비스를 제공하고 있다.

구글은 감기와 관련된 검색어 분석을 통해 독감예보 서비스를 제공한다. 독감 증상을 느끼는 사람이 늘어날 경우 기침, 발열, 몸살, 감기약 등 관련 어휘검색 빈도가 늘어난다는 사실을 발견, 이를 통해 지역별 독감 관련 검색어 빈도를 지도에 표시, 확산 정도뿐만 아니라 확산 방향에 따라 예보를 하는 방식이다. 이는 실제 질병통제예방센터보다 2주나 빠르고 정확하게 예측이 가능한 것으로 알려졌다.

이처럼 빅데이터를 활용한 보건의료 서비스는 개인에 최적화된 건강관리 서비스를 실현시켜 의료비 절감 효과에 탁월하다.

다양한 비즈니스 모델 개발 및 부가가치 창출

빅데이터는 보건의료분야에서 다양한 비즈니스 모델 개발을 촉진할 것으로 전망된다. 빅데이터를 보건의료분야에 접목했을 때 가능한 서비스는 크게 예측서비스와 맞춤서비스로 나눌 수 있다.

예측서비스는 빅데이터를 이용해 전체적인 추이를 파악하는 것으로 데이터와 데이터의 상호작용을 분석, 일반적인 결론을 도출해낸다. 맞춤서비스는 빅데이터와 개인의 건강정보를 결합해 개인 맞춤형 서비스를 구현한다.

이를 통해 기존의 데이터만으로 어려웠던 ▲건강위험요인 예측모델 구축 ▲맞춤형 건강증진 서비스 제공 ▲약물 부작용 효과 파악 등 다양한 연구 성과를 볼 수 있고, 결과적으로 국민건강 증진이라는 두 마리 토끼를 잡는 게 가능해지는 것이다.

구체적으로 환자나 국민에게는 개인의 유전체 분석을 통해 미래 발병가능성이 높은 질환을 예측하고 적합한 의료기관이나 의료진을 추천해주는 서비스가 가능해진다. 의료기관은 임상, 병원경영 및 재무성과 등 방대한 자료를 수집·가공해 의료진들이 원하는 데이터를 제공해주는 서비스가 가능해지고, 제약업체, 의료기기업체 등이 보유한 임상 데이터를 결합해 원하는 데이터를 제공받을 수 있게 된다.

기업의 경우 동일 질병을 앓고 있는 환자 간에 축적되는 정보를 임상, 의약품, 의료기기 개발에 활용할 수 있게 된다. 이밖에도 빅데이터를 활용한 보건의료서비스는 새로운 질병보험을 상품화하고 보험설계사, 만성 질환자 관리 시스템, 건강관리사 등 새로운 일자리를 창출할 수 있는 부가가치도 얻게 된다.

공공기관, 빅데이터 활용에 집중

빅데이터가 보건의료 등 다양한 분야에서 새로운 관심영역으로 부상하는 흐름에 맞춰 정부는 2017년까지 국내 빅데이터 시장을 2배 이상으로 확대한다는 계획을 밝혔다. 이에 보건복지부는 빅데이터 기반으로 국민·의료기관에게 맞춤형 정보를 제공하기 위해 개발에 착수했고, 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원이 추진 중인 빅데이터 사업들도 탄력을 받게 됐다.

건강보험심사평가원은 빅데이터 이용해 의료기관에 맞춤형 정보를 개발해 진료정보 제공서비스 등을 시작했다. 심평원에 따르면 포털, SNS 등 자료를 바탕으로 의료지식사전을 구축해 자연어 검색으로 정확한 병명을 찾아주고 심평원이 보유한 75억 8100만 건의 심사정보와 116억 건의 처방정보를 바탕으로 해당 병의 평균, 최대, 최소 진료기간 및 진료비용에 대한 예측정보를 제공한다.

   
▲ 병원 간 환자 진료정보 교류시스템을 추진 중인 심평원

또 심평원은 병원 간 환자 진료정보 교류시스템을 구축할 계획이다. 의료 진료와 밀접한 관계가 있고 환자에게 많은 부담을 주는 영상정보 교류시스템을 빠르면 2016년까지 구축한다는 방침이다. 아울러 영상정보 외에도 환자의 다른 진료정보까지 교류할 수 있는 시스템을 오는 2018년을 목표로 구축할 계획이다.

심평원, ‘맞춤형 정보 개발’ 병원 간 진료정보교류시스템 계획

심평원 관계자는 “병원 간 환자 진료정보 교류 시스템은 기존에도 시도가 됐지만 최근 정부 3.0 등 사회적 흐름에 따라 다시 진행하고 있다”며 “우선 영상정보만 공유되더라도 비용절감은 물론 피폭 등에 대한 안전문제도 해결할 수 있다”고 말했다.

이밖에도 심평원은 보유한 2200만 건의 의료기관 정보와 지역 인구, 소득 통계정보를 바탕으로 의료·요양기관 등에게 관련 지역의 의료서비스 수요와 공급현황 등을 제공하고, 의료산업 지원은 심평원의 의약품생산내역 70만 건과 공급 실적 12억 건 등 정보를 토대로 공개할 계획이다.

   
▲ ‘국민건강 주의 예보 서비스’를 추진 주인 건보공단

국민건강보험공단은 전 국민의 출생에서 사망까지 건강보험자격 및 보험료 자료, 병의원 이용내역과 건강검진 결과와 가입자의 희귀난치성 질환 및 암 등록정보 등 10여년 동안 축적된 1조 3034억 건의 빅데이터를 보유하고 있다. 건보공단은 빅데이터를 활용해 개인별·인구집단별 다양한 맞춤형 건강관리 서비스와 개인별 진료내역, 건강검진, 장기요양서비스 등을 연계한 평생 건강관리 포털서비스를 제공할 예정이다.

건보, ‘주의예보’ 등 개인맞춤형 평생건강관리 서비스 예정

이와 함께 빅데이터를 활용해 ‘국민건강 주의 예보 서비스’를 제공할 계획이다. 건보공단은 국민건강 주의 예보 서비스를 통해 축적된 데이터와 실시간으로 방대하게 생성되는 SNS데이터들을 분석, 질병 위험에 대해 빠르게 대처하고 예방하겠다는 방침이다.

국민건강 주의 예보 서비스는 4월부터 서비스를 상용화하고 향후 질병범위 확대, 데이터 수집 범위 다양화, 모바일 서비스 제공 등 서비스를 고도화할 계획이다.

건보공단 관계자는 “기존 역학조사를 통한 대응에는 한계가 있어 감염별 확산을 늦출 수 있고 국민의 의료비도 줄일 수 있는 서비스가 필요했다”며 “방대한 빅데이터를 활용해 고혈압, 당뇨 등 개인별 건강상태에 따라 맞춤형 건강서비스를 제공하는 것을 최종 목표로 하고 있다”고 말했다.

이밖에도 건보공단은 검진결과와 진료이력 등 개인별 건강정보를 연계해 건강위험 요인을 분석하고, 질병별 위험군에 따라 예방 프로그램 제공과 건강상담자를 연결해 지속적인 개인별 맞춤형 사전예방 건강서비스를 실시할 예정이다.

한국의 ICT 인프라 장점 살릴 빅데이터 활용 지원 요구돼

보건의료분야는 예방 건강관리 중심으로 패러다임 전환에 따른 적응과 더불어 국민의료비 증가, 병원 수익구조 악화 등 어려움을 극복하기 위한 산업계의 전반적인 효율성 제고 노력이 이뤄져야 하는 상황이다. 이같은 문제점을 극복하고 산업 경쟁력을 확보하기 위해 주목받고 있는 빅데이터의 활용은 필수가 되고 있다.

이미 보건의료분야에 빅데이터를 활용한 선진국들은 공공부문의 데이터 공개를 통한 사회후생 증가, 기반인프라 확충을 바탕으로 한 민간참여 유도 정책을 시행하고 있다. 우리나라의 경우 세계적인 수준의 ICT기술과 인프라를 보유했고, 빅데이터 활용 잠재력 측면에서 경쟁우위에 있다.

하지만 아직까지 보건의료분야에서 빅데이터 활용 초기단계이기 때문에 적극적으로 빅데이터 활용을 통한 부가가치 창출을 이끌어내기 위해 벤처·중소기업 등 빅데이터 활용에 대한 아이디어는 있으나 인프라가 취약한 기업에 데이터 분석 서비스를 저렴하게 제공하거나 빅데이터 활용 노하우에 대한 교육 및 컨설팅 서비스를 제공할 수 있도록 해야 한다. 또 빅데이터 활용 사례를 축적해 지속적인 노하우를 제공하면 기업 및 우수 인재들의 보건산업 빅데이터 분야 유입을 촉진할 수 있을 것으로 보인다.

빅데이터 활용에 있어 미비한 법·제도의 정비, 개인정보에 대한 보안 기술 및 인식 개선, 데이터의 집중에 따른 권력화 등 해결해야 할 과제들은 아직 많이 남아있다. 새롭게 생겨나는 분야인 만큼 충분한 해외 사례 벤치마킹을 통해 예상되는 부작용을 최소화하면서 민간부문의 혁신역량을 활용할 수 있는 법·제도 체계의 정비가 요구된다.

또 무분별한 데이터 활용을 방지하기 위해 데이터 수집·활용의 용도와 범위, 절차 및 타당성에 대한 가이드라인 제정이 선행돼야 할 것이고, 데이터 독점에 따른 감시자 출현, 권력화 현상 발생 등 예상되는 사회적 부작용에 대한 검토와 논의가 충분히 이뤄져야 할 것으로 보인다.

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