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연구수첩/보건의료근거연구

의료기술평가를 위한 빅데이터(Big data)의 활용

감사원-건강보험공단-경찰청 간의 정보공유로 실종·가출인 8639명의 위치를 확인, 실종아동 369명을 발견하고 이 중 144명이 가족의 품으로 돌아가게 된 이야기가 한동안 떠들썩했었죠? 


이처럼 정부기관 간, 부서 간 정보공유를 통해 효율적인 업무추진이 가능해지고 가시적인 성과도 늘어나면서, 보건의료분야에서의 빅데이터 활용이 적극 추진되고 있답니다! 이와 관련해 한국보건의료연구원 장은진 부연구위원이 한국보건의료기술평가학회 2013년 후기 학술대회에서 발표한 내용을 잠시 살펴볼까요? 





보건의료기술(Health Technology, HT), 단어만으로도 생소하고 어려운 그 이름!! 하지만 우리의 건강과 생명을 지키기 위해 생활전반에서 이미 사용되고 있는 의료기술이라고 생각하면 전~혀 어렵지 않습니다. 


영국국립보건연구원(NIHR)은 보건의료기술을 '건강증진, 예방, 치료, 재활, 요양 등 인간의 건강에 관련된 모든 방법적 기술을 가리키며, 제약과 의료기구, 치료기술, 진단기술, 의료관리체계 등을 포괄'하는 개념이라고 설명하고 있으며, 우리나라 '보건의료기술 진흥법 제2조'에서는 아래와 같이 정의하고 있습니다. 


  • 의과학ㆍ치의학ㆍ한의학ㆍ의료공학 및 의료 정보학 등에 관련되는 기술

  • 의약품ㆍ의료기기ㆍ식품ㆍ화장품ㆍ한약 등의 개발 및 성능 향상에 관련되는 기술

  • 그 밖에 인체의 건강과 생명의 유지ㆍ증진에 필요한 상품 및 서비스와 관련되는 보건ㆍ의료 관련 기술

(보건의료기술 진흥법 제2조)


빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리도구의 수집, 저장, 관리, 분석하는 범위를 넘어서는 규모의 데이터(McKinsey, 2011)로, 기존 정보처리 패러다임으로는 처리가 불가능한 수준의 데이터를 의미했으나 최근에는 이러한 데이터를 효과적으로 처리하는 방안을 포괄해 빅데이터라고 정의합니다(임종인, 2012). 즉 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처(International Data Cooperation, 2012)의 개념입니다.


빅데이터의 특성은 4V로 쉽게 설명할 수 있습니다.


Volume (초대용량의 데이터 양)  

    - 물리적 데이터의 양의 증가

    - 네트워크 데이터의 급속한 증가

Velocity (빠른 생성 속도)

    - 데이터 생산, 수집 및 분석 속도의 증가

    - 실시간 처리

Variety(다양한 형태)

    - 정형적 데이터·비정형적 데이터(영상, 소셜미디어 등) 

Value(가치)

    - 내재된 가치있는 정보 파악



이러한 보건의료기술과 빅데이터가 결합하면 어떤 시너지 효과가 나타날까요? 맥킨지(2013)에서는 헬스케어 분야의 빅데이터 혁명에 벌써 주목하고 있는데요, 임상 데이터, 환자의 행동과 감정에 관한 데이터, 제약 관련 데이터, 청구 및 비용 관련 데이터 등 서로 연관고리가 있는 주요 데이터들을 통합/활용함으로써 의료자원을 효율적으로 이용하면 공중보건 증진을 위한 빅데이터 혁명을 이룰 수 있을 것이라고 보고 있습니다.      








 Google의 독감 예보 시스템 


헬스케어 분야에서 빅데이터를 잘 활용한 사례는 역시 구글의 '독감 예보' 서비스입니다. 미국 구글 사이트 사용자들이 '독감', '인플루엔자' 등 독감과 관련해 남긴 검색어 쿼리의 빈도를 분석하여, 보건당국보다 앞서 독감 이동경로 및 확산 속도를 예측해 주목을 받았습니다. 아래 그래프를 보면 구글 독감 트렌드 예측치와 실제 미국의 독감 확산 데이터 수치가 일치하는 것을 볼 수 있습니다. 














 미국 국립보건원의 Pillbox


미국 오바마 정부 주도하에 이루어진 '필박스(Pillbox) 프로젝트' 역시 빅데이터를 활용해 공중보건증진을 추구한 사례입니다. 미국 국립보건원 사이트에서 제공하는 검색 서비스를 통해 국민들은 다양한 약에 대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있고, 제약회사는 자유롭게 자사의 새로운 약에 대한 정보를 직접 입력/제공할 수 있으며, 정부는 약 검색 서비스를 통해 얻어진 사용자 질병에 대한 통계 데이터를 활용할 수 있어 1석 3조의 효과를 얻을 수 있습니다. 


특히 미국 정부 입장에서는 이러한 통계 데이터를 확보함으로써 질병의 발생장소 및 전염속도를 분석할 수 있고, 주요한 질병의 분포 및 추세를 예측해 국가차원의 조기 대응이 가능해질 것으로 기대하고 있습니다. 약의 기능 등을 문의하는 민원 처리 비용이 절감되는 것 역시 필박스 프로젝트로 인해 얻을 수 있는 효과입니다.





 


 미국 웰포인트(Wellpoint)사의 왓슨(Watson) 솔루션 도입


미국 최대 건강보험사로서 전국 450만명의 메디케어 가입자를 확보(2012 기준)하고 있는 웰포인트사(社)는 건강보험자료와 회사에 등록된 3,000여만명의 환자기록을 분석, 복잡한 의학적 치료방법을 탐색하여 환자에게 최적의 서비스를 제공하는데 빅데이터를 활용하고 있습니다. 

 

이러한 빅데이터의 운용을 위해 웰포인트사는 IBM의 왓슨(Watson) 솔루션을 도입, 방대한 양의 정보들을 통합 분석하여 적절한 치료법을 제시하는 한편, 의료진들이 진단과 치료에 실시간으로 사용할 수 있는 앱도 개발했다고 합니다. 이를 통해 불필요한 치료와 진료는 줄이고 환자들의 진료비 낭비를 막으며, 만성질환자들을 체계적이고 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 마련해 실제 환자들의 만족도가 향상되었다고 합니다.

 

  

 


 




 

국내에서도 보건의료분야의 빅데이터 활용이 적극 추진되고 있습니다. 2011년 국가정보화전략위원회의 '빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현(안)'을 기점으로, 최근 개방/공유/소통/협력을 표방하는 '정부 3.0' 정책까지 보건복지 관련 공공데이터의 민간 활용을 점차 활성화시키는 추세입니다.

 



 * 출처 | 빅데이터를 활용한 보건산업 신산업 전망 및 정책방향, KHIDI, 2013




그 예로 건강보험심사평가원은 병원 및 약국 정보 등을 공유하는 '손쉬운 병원 찾기 서비스' 및 소비자가 원하는 의약품 검색은 물론 실시간 의약품 공급 및 사용량 정보를 제공하는 '의약품 통합조회 시스템'을 개발 중에 있습니다.  

 

국민건강보험공단은 개인정보보호법에 반하지 않는 범위 내에서 국민건강정보 DB(진료내역 및 명세서, 건강검진, 요양기관, 사망 및 신생아, 자격 및 보험료, 환자등록정보, 노인장기요양정보 등) 구축을 추진하고 있으며, '나의 건강기록 서비스(My Health Bank)'를 통해 평생 개인건강기록 서비스를 제공하고자 계획중입니다. 또한 미래창조과학부의 시범사업으로 추진 중인 '국민건강주의예보 서비스'를 통해 공중보건증진을 위한 다양한 예측분석이 이루어질 것으로 보입니다.





  

한국보건의료연구원(NECA) 또한 보건의료분야 빅데이터 활용을 위한 연구결과 공유 및 확산에 앞장서고 있습니다. 의료비 절감 및 건강보험재정의 안정적 운용을 위하여 보건의료연구원의 의료기술평가(안정성·유효성·경제성 평가) 및 연구 결과를 유관기관 및 의료계에 전달하고, 연구원 홈페이지 및 SNS를 통해 이용자 맞춤형 정보를 제공하고 있습니다.




한국보건의료연구원 홈페이지 http://www.neca.re.kr




또한 보건복지부, 식약처, 심평원 등 유관기관들과의 정보 공유 및 협업을 강화하여 업무의 효율성을 극대화하고 서비스 이용자들의 편의를 도모할 예정입니다. 그 예로 의료기기를 수반한 의료행위가 신의료기술로 임상에 적용되기 위해 진행되었던 [1]의료기기 품목평가(식약처 주관) [2] 의료기술의 신의료기술평가(복지부,보건의료연구원 주관) [3] 요양급여 결정(심평원 주관) 등 세 단계의 절차를 동시(병행)에 진행하는 '신의료기술평가 원스탑 서비스' 시범사업을 '13년 11월 4일부터 실시할 예정인데요, 이를 통해 각 기관별 신의료기술 관련업무 정보를 실시간 공유하여 업무의 효율성을 높이는 한편, 전산공유시스템을 구축하여 대국민 통합민원대응 서비스가 원활하게 제공될 것으로 기대됩니다. 

 

 

<「신의료기술평가 원스탑 서비스」시행 전후 업무흐름 비교>



 신의료기술평가 원스탑서비스 설명 보러가기  고고




이 외에도 한국보건의료연구원은 보건의료 정책연구의 분류체계를 정립하여 효율적인 연구주제를 기획하고, 연구성과 전용 게시 메뉴 개발을 통해 검색 및 현황분석 정보 검색에 편의성을 더하여 빅데이터를 잘 활용하는 기관으로 거듭나겠습니다 ^^