10년 후 내가 걸릴 암을 예측하고 이를 예방할 수 있는 식이·운동요법을 처방받는다면, 우리의 삶은 얼마나 바뀔까. 상상이 현실이 되고 있다. 빅데이터를 통해 말이다.
빅데이터는 말 그대로 대용량 정보다. 지금 이 순간에도 무수히 생산되고 있는데 과거엔 이런 데이터들이 방치된 채 온라인상을 떠돌았지만 이 데이터들을 분석할 수 있는 기술이 개발되면서 경제적 효과와 일자리 창출은 물론 사회적 문제 해결을 위한 방안으로 주목받고 있다.
보건의료 분야도 예외는 아니다. 인간의 평균 기대수명이 점차 높아지고 건강관리와 질병 예방에 대한 수요가 증가함에 따라 보건 분야에서의 빅데이터 활용은 더 이상 선택의 문제가 아닌 필수가 됐기 때문이다.
특히 의료분야의 빅데이터 활용 범위가 넓어지면서 환자에게는 맞춤형 서비스를 제공할 뿐만 아니라 유전성 질환의 조기 발견과 예방, 전염성 질환에 대한 효율적인 대책마련이 가능할 것으로 기대된다.
보건의료분야의 빅데이터가 가장 활발히 적용되고 있는 곳은 미국이다. 미국의 경우 이미 유전자 데이터를 기반으로 하는 질병치료체계를 마련해 주요관리 대상에 해당하는 질병의 관리 및 예측서비스를 실시하고 있다.
또 건강보험사인 웰포인트(wellpoint)는 컴퓨터 전문업체인 IBM은 임상실험 및 우수 치료사례 등 과거 데이터를 분석해 환자에게 가장 적절한 치료방법을 제공하는 애플리케이션 ‘왓슨’을 운영 중이다.
소셜 빅데이터를 활용한 구글의 ‘플루 트렌드’도 좋은 사례로 꼽힌다. 구글은 사람들이 감기로 병원이나 약국을 찾기 전 검색창에 ‘독감(flu)’과 같은 단어를 먼저 검색해 본다는 점에 착안했다. 구글의 ‘플루 트렌드’는 ‘감기’나 ‘독감’같은 단어의 검색 빈도가 높은 지역을 지도에 표시해 독감 발생현황과 전파경로를 시시각각 제공하면서 위력을 발휘하고 있다.
그렇다면 우리나라 보건 분야의 빅데이터 연구와 활용은 어느 단계에 와 있을까.
우선 국민건강보험공단은 정책·학술연구에 활용 가능한 빅데이터를 제공하고 있다. 이 자료는 2002년부터 2013년까지 한국인의 사회·경제적 변수(성, 연령, 거주지, 사망연월, 사망사유, 소득수준 등)뿐 아니라 진료내역, 건강검진결과 및 문진(건강행태)자료, 요양기관 정보가 포함돼 있다.
또 지난 5년간의 진료 데이터를 분석해 자주 발생하는 질병에 대한 월평균 등락율과 빈도수 분석 결과를 근거로 인플루엔자·눈병·식중독·알레르기성 피부염 등을 경고하는 국민건강주의 알람 서비스도 제공하고 있다.
스마트폰과 모바일 어플리케이션, 전용 단말기 등을 통한 헬스 케어 시장 역시 활발히 진행 중이다. 2013년 상반기에 출시된 서울대 병원과 SKT의 ‘헬스온’이 대표적인데 이 서비스를 통해 건강전문가들의 개인별 맞춤형 의료서비스를 제공받을 수 있다.
특히 학계에선 소셜네트워크서비스를 통해 수집된 데이터를 보건의료정책 수립에 활용하기 위한 방안도 활발하게 논의되고 있다.
소셜네트워크 분석은 개인들의 연결망을 분석함으로써 전염병이 발생한 기간 동안 접촉한 사람들의 행동을 추적하거나 건강정보의 확산에 대한 조사, 지역사회 건강증진사업에서 환자가 사용할 수 있는 사회적 지원 파악 등에 사용가능 할 것으로 기대된다.
서울대학교 의과대학 국민건강지식센터 소장 노동영 교수는 “보건의료분야의 빅데이터 활용은 과학적 근거에 기반한 새로운 형태의 건강증진 전략을 구성할 수 있는 발판이 될 것”이라고 밝혔다.
한편 국민건강지식센터는 오는 25일 오후 2시 서울대학교 의과대학 암연구소 이건희홀에서 ‘11회 국민건강나눔포럼’을 열고 ‘빅데이터를 활용한 건강 정보의 미래’에 대해 논의한다.
참가신청은 국민건강지식센터 홈페이지(hqcenter.snu.ac.kr)를 통해 할 수 있다.