특집 Ⅱ : '빅 데이터'를 말한다 - 의료계의 빅데이터 준비 상황 및 진행 방향
특집 Ⅱ : '빅 데이터'를 말한다 - 의료계의 빅데이터 준비 상황 및 진행 방향
  • 홍미현 기자
  • 승인 2013.12.02 10:43
  • 댓글 0
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단순 정보 교환 넘어 `개인 맞춤형 서비스' 시동

전 세계가 `빅데이터' 열풍이다. 빅데이터가 국가 미래 경쟁력을 좌우하는 `핵심요인'으로 주목받고 있기 때문이다. 미국·유럽 등 주요 선진국에서는 빅데이터에 적극적으로 투자를 하고 있다.

대한민국 박근혜 정부도 최근 3.0 `맞춤형 서비스'를 발표하고 준비에 박차를 가하고 있다. 정부의 3.0이란 단순히 정보를 제공하던 일방형인 1.0을 넘어 인터넷을 통한 양방향 정보 교환으로 바뀐 현재의 2.0에서 나아가 `개인 맞춤형 서비스'를 추구한다는 것이다.

즉 정부 3.0은 모바일과 빅데이터 등을 활용해 개인에 차별화된 맞춤형 정보공개서비스를 제공하겠다는 것이 목적이다. 이에 보건산업 분야도 의료기관 평가 인증정보, 의약품 정보 등 정보공개 확대를 통한 국민건강 증진을 준비하고 있다.

국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 대학병원 등 빅데이터 활용을 위한 연구개발 및 인력 개발 준비에 돌입, 발빠른 행보를 보이고 있다.

우선 국민건강보험공단은 건강검진, 보험료, 진료내역, 출생 등 8000여 건이 넘는 데이터 공개에 대한 논의 및 준비를 하고 있다. 이는 세계에서 유례가 드문 빅데이터다.

공단은 지난해 6월 국민건강정보 DB를 구축했다. 이를 토대로 치료와 예방중심의 선진형 패러다임의 실현을 위해 공단이 보유하고 있는 빅데이터를 기초로 개인별 맞춤형 서비스 제공, 건강보험 정책제안 및 사업별 실무에 응용하겠다는 방안이다. 공단은 지난해 5천만 전 국민의 2%인 100만명(2002-2010년(9년간)) 표본 코호트(특정집단) DB를 활용해 지역별·집단별 맞춤형 건강관리 안내사업, 개인별 맞춤형 모바일 건강서비스 등을 제공할 방침이다.

구체적으로 국가건강검진 공동이용으로 운전면허증 발급절차를 간소화하고 출입국자의 건강보험료 면제가 자동처리 되도록 수요자중심 행정서비스로서 빅테이터가 활용된다. 뿐만 아니라 건강나이 알아보기, 비만개선 프로그램, 대사성 질환자 맞춤 정보(만성질환대상 투약상담 서비스), ICT기반 만성질환관리서비스, 뇌졸중 예측프로그램, 나의 건강 기록서비스 등을 제공할 계획을 가지고 있다.

아울러 건강보험 빅데이터와 다음소프트의 소셜미디어 정보(트윗, 카페)를 융합해 질병 발생예측 모델을 개발, 상시 모니터링해 위험 징후 시 주의예보 서비스를 제공하는 `국민건강 주의 예보' 서비스도 추진하고 있다.


공단, 건강주의예보 등 활용…심평원, 맞춤 병의원 정보 제공
대학병원, EMR 활용 안전 지표 마련·의료서비스 질 향상 추구


건강보험공단의 건강주의예보는 주요 유행성 질병에 대한 위험도와 지역별·연령별 위험도 등 질병 위험 징후 시 주의예보를 제공하는 서비스다. 조류독감, SFTS, 쯔쯔가무시병, 홍역 등의 발생률이 급증하면 그 지역과 발생률 등을 안내해 주의를 당부하고 관련 건강수칙을 제공하는 식이다.

이와 함께 심평원은 환자진료정보, 병원 정보, 기준정보, DUR 정보, 의약품 정도 등 빅데이터 구축 등 `빅데이터'를 활용해 맞춤형 건강정보 서비스를 제공하는 방안을 준비중이다. 맞춤형 서비스와 생태계 조성으로 창업 지원, 일자리 창출, 보건의료산업 활성화에 기여하겠다는 것이다.

심평원은 `개인 맞춤형 의료선택·이용 정보'를 제공한다. 병의원과 약국 정보 등 홈페이지와 앱을 통해 누구나 쉽게 기본정보, 평가정보, 질병별 전문병원 정보, 진료비 정보를 찾아보고 접근할 수 있도록 한다.

또한 제약, 치료재료, 의료기기 등 보건의료산업 조회 지원도 제공한다. 또, 의약 등 학술연구를 위한 자료를 지원한다. 대용량 자료, 표본자료, 임상표본 코호트 자료 등 서비스를 다양화하는 것은 물론 원격접속 분석 제공 방식 등 다양화를 모색하고 있다.

정부 정책 및 안정적 건강보험제도 운영을 위한 지원도 준비 중이다. 4대 중증 보장성 강화 방안 마련 등을 위한 통계분석과 소요재정 추계 등 의사결정 자료를 지원하고 이상 징후 감지를 위한 예측모형 개발 및 분석기법 고도화를 추진한다.

이를 토대로 근거기법 정부정책의 결정으로 건강보험 제도의 안정적 운영과 올바른 정책 결정 및 정책의 실효성 극대화, 이상 징후 감지를 통한 시의성 있는 정책추진, 건강보험 재정 건전화 및 국민의 신뢰도를 제고하겠다는 설명이다.

혈액금지약물 복용자 정보제공(헌혈 가능여부 실시간 조회 서비스 검토), 마약류 유통정보 및 실시간 처방정보 활용 장기처방 정보 제공을 식약처와 혐업해 약품의 오남용 사전 방지 및 부적정 처방을 근절할 계획이다.

더불어 최근엔 대학종합병원에서도 차세대 EMR(전자의무기록)을 통한 빅데이터 플랫폼 구축이 진행되고 있다.

대표적인 곳이 분당서울대병원이다. 분당서울대병원은 2004년 도입한 임상데이터 웨어 하우스를 활용해 실현하고 있다. 3000여개 이상의 의료서비스 질 지표, 환자 만족도 지표, 환자 안전 지표를 일일 또는 주 단위로 관리한다. 병원은 이를 통해 의료비 절감과 치료 성적의 향상, 그리고 서비스의 질 향상을 추구하고 있다.

가톨릭의료원의 경우 산하 8개 병원이 동시에 빅데이터를 도입하기 위한 준비에 돌입했다. 의료원은 의료정보학교실을 신설하고 교수진을 구성, 의료정보 인재 양성을 위한 체계적인 교육을 진행하고 있다.

가톨릭의료원은 임상연구와 관련해 데이터마이닝기법을 통한 패턴분석으로 연구에 이용하기 위해 CDW(Chlincial Date Warehouse)를 도입, 학교는 8개 병원을 연결하는 국내 최대 규모의 nU시스템을 통해 누적된 빅데이터를 적극 이용할 방침이다.

이외 서울대병원, 서울아주대병원, 가천길병원 등 각기 보유한 EMR을 기반으로 익명화 데이터를 체계화한 다기관 CDW를 추진하고 있다.

홍미현 기자


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