빅데이터(Big Data)는 기존의 데이터베이스 소프트웨어로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려운 방대한 규모의 데이터를 의미하고 이를 활용한 부가가치의 창출이 새로운 비즈니스 모델로 주목 받고 있다. 대한민국의 국가정보 및 사회, 경제 분야 정보들이 데이터베이스화 되어 있어서 방대한 양의 빅데이터가 이미 구축된 상태이며 이를 새로운 부가가치로 가공하려는 요구가 강조되는 상황이다.
의료정보화는 이러한 의료정보 데이터 베이스 구축의 기본적인 요구사항으로 우리나라의 의료정보화 보급 정도는 세계 최고 수준이다. 1990년대 초반부터 시작된 대한민국의 의료정보화 작업은 초기에는 단순히 진료 처방과 간단한 의료정보를 디지털화 하여 언제라도 쉽게 이전 자료를 조회하고 관리하고자 시작되었다. 2000년대 초반부터 디지털영상자료조회시스템인 PACS와 2005년부터 본격적인 전자차트 시스템이 대형 상급병원들을 중심으로 도입되기 시작하였는데 이제는 거의 대부분의 의료기관이 전산화된 의무기록 시스템을 운영하고 있다. 게다가 의료보험 처리과정까지 완벽하게 전산화가 이루어진 상태로 이제는 접수, 진료 및 보험 지불 전 과정이 전산화되어 신속하게 처리되고 이 과정에 다양하고 복잡한 헬스케어 데이터가 계속 축적되고 있다. 필자가 근무하는 연세의료원의 경우도 7년이 넘는 의료정보화 시스템을 운영하면서 축적된 약 560만명 이상의 의료데이터를 보관, 운영하고 있다. 정보통신 선진국의 하나인 핀란드의 인구가 약 530만명이라는 점을 생각하면 이미 한 개 대형병원이 웬만한 나라 전체인구의 의료데이터를 관리하고 있다는 점을 시사한다.
의료정보 빅데이터는 큰 잠재력을 가진 가치 있는 대한민국의 자산이다. 대한민국의 발전된 정보통신 환경 아래에서 전문가인 의료인이 직접 IT 시스템을 활용하여 기록, 관리하는 데이터로서 신뢰성이 크고, 다양한 진단 검사 장비의 결과가 대부분 전산자료로 축적되어 있다. 게다가 단일 국가 의료보험 시스템으로 운영되기 때문에 지불 및 용어 관련 표준화도 거의 완벽하게 이루어진 상태이다. 대한민국에서는 의료정보 빅데이터가 수집해야 하는 차원이 아닌 축적된 거대한 자원으로 개발을 기다리고 있다.
지금 진행중인 유전체 연구 사업과 의료정보 빅데이터가 적절히 연계되어 처리, 가공 될 경우 기대되는 부가가치는 무궁 무진하다. 첫째, 대규모 질병사례의 분석에 따른 새로운 정보-지식의 획득이다. 가령 빅데이터 분석을 통해 수백만 명의 당뇨병 환자에서 공통되는 특정 혈액 이상이나 유전자 이상을 발견할 수 있다면 신약 후보물질 발견이나 새로운 치료법 개발에 큰 도움이 된다. 새로운 신약 후보를 결정하는데 최소 수년 이상의 기초-임상 연구가 필요하지만 대규모 데이터를 처리해 후보물질을 찾아 내는 과정은 상대적으로 적은 비용과 짧은 시간에 가능하고 새로운 진단장비를 개발하는 경우에도 대규모 데이터를 활용한 검증 과정이 적용된다면 보다 개발과정을 획기적으로 단축시킬 수 있는 경쟁력이 생긴다. 이는 국내 바이오-헬스-ICT 융합산업 분야의 큰 국제 경쟁력이 될 것이며 이 자체가 창조적인 신개념 지식산업으로 발전하게 될 것이다. 둘째, 매우 복잡한 데이터를 처리하기 위한 클라우드 기반의 인프라 및 이를 해결하기 위한 새로운 개념의 데이터베이스 관리시스템, 그리고 분석 솔루션 개발 사업 자체가 새로운 비즈니스 모델로 대두 될 것이다. 가장 복잡한 헬스케어 빅데이터를 처리하는 노하우들은 단순히 전체 빅데이터 관련 ICT 산업의 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 생각된다. 셋째, 만약 대한민국 의료기관 모두와 심평원, 건강보험 공단, 및 정부기관에서 관리되는 대한민국 헬스케어 데이터 모두를 통합 가능한 플랫폼과 특화 데이터베이스가 완성된다면 국가 의료보건 분야의 효율화를 극대화하는 기초 자료로 활용될 것이다. 이러한 국가단위의 빅데이터 운영시스템이 구축되는 경우 새로운 비즈니스의 개발 분야는 물론 국가 의료보건 정책 수립과 적용에 필요한 데이터를 실시간으로 적용하여 국가차원의 의료보건 관련 전략 수립에 보다 유연하고 효율적으로 대처 가능해진다. 현재 매년 15% 이상 증가하는 국가의료비에 대처하기 위한 한 방편으로서의 헬스케어 빅데이터 운영시스템의 구축이 시급하다고 생각된다.
의료정보 데이터베이스를 적극적으로 활용하기에는 현실적으로 여러 가지 제약이 있다. 의료정보는 매우 민감한 개인정보를 포함하기 때문에 그 활용과 보관에 대해 법의 제한을 받는다. 대한민국은 전세계에서 제일 강력한 개인정보보호법을 가진 나라로 아직 의료정보 데이터는 진료와 관련 연구 이외의 분야에서 활용되기에 높은 법적인 장벽을 가지고 있다. 의료정보 데이터베이스는 시간이 지남에 따라 지속적으로 축적되어 대형화되고 필요에 따라 다양한 솔루션이 추가되기 때문에 구조가 매우 복잡하게 구성되어 일반적인 데이터 관리 분석 방법으로는 활용하기가 어렵다. 게다가 텍스트나 숫자 기반의 데이터뿐 아니라 영상자료 등 비정형데이터를 동시에 관리해야 하며 최근에는 동영상 및 각종 멀티미디어 데이터까지 같이 처리해야 하는 문제에 봉착하고 있다. 즉 빅데이터 처리 기법을 동원해야만 가치 있는 부가가치를 창출할 수 있다. 게다가 의료기관 입장에서는 의료정보 시스템의 운영비용에 큰 부담을 가지고 있기 때문에 의료관련 빅데이터를 활용하기 위해 투자하기는 어려운 현실이다.
헬스케어 빅데이터 관련 사업은 이제 겨우 시작되는 단계이다. 개인정보 보호와 관련된 법령문제, 플랫폼 개발과 관련된 비용 문제, 그리고 표준화와 관련된 이슈 등 개별적인 의료기관이나 기업이 적극적으로 진행하기에 어려운 난제들이 많아 정부차원의 지원과 육성 정책이 필수적이다. 하지만 차세대 성장동력인 바이오-헬스케어-ICT 융합산업을 육성함에 있어서 필수적인 자원이다. 창조적인 신산업동력의 아이템들은 오랜 기간 축적된 경험과 정보를 보다 철저히 분석하고 연구함을 통해 발굴될 수 있기 때문이다. 이미 우리는 엄청난 잠재력을 가진 부존 자원인 대규모 의료 데이터 베이스를 보유하고 있다. 이를 우리 스스로 발굴-처리-활용하여 창조적인 신지식 산업을 주도한다면 아직 미국을 포함한 선진국들도 이루지 못한 새 영역을 개척할 수 있을 것이라 기대된다.
김성수 연세의료원 의료정보실장
의료정보화는 이러한 의료정보 데이터 베이스 구축의 기본적인 요구사항으로 우리나라의 의료정보화 보급 정도는 세계 최고 수준이다. 1990년대 초반부터 시작된 대한민국의 의료정보화 작업은 초기에는 단순히 진료 처방과 간단한 의료정보를 디지털화 하여 언제라도 쉽게 이전 자료를 조회하고 관리하고자 시작되었다. 2000년대 초반부터 디지털영상자료조회시스템인 PACS와 2005년부터 본격적인 전자차트 시스템이 대형 상급병원들을 중심으로 도입되기 시작하였는데 이제는 거의 대부분의 의료기관이 전산화된 의무기록 시스템을 운영하고 있다. 게다가 의료보험 처리과정까지 완벽하게 전산화가 이루어진 상태로 이제는 접수, 진료 및 보험 지불 전 과정이 전산화되어 신속하게 처리되고 이 과정에 다양하고 복잡한 헬스케어 데이터가 계속 축적되고 있다. 필자가 근무하는 연세의료원의 경우도 7년이 넘는 의료정보화 시스템을 운영하면서 축적된 약 560만명 이상의 의료데이터를 보관, 운영하고 있다. 정보통신 선진국의 하나인 핀란드의 인구가 약 530만명이라는 점을 생각하면 이미 한 개 대형병원이 웬만한 나라 전체인구의 의료데이터를 관리하고 있다는 점을 시사한다.
의료정보 빅데이터는 큰 잠재력을 가진 가치 있는 대한민국의 자산이다. 대한민국의 발전된 정보통신 환경 아래에서 전문가인 의료인이 직접 IT 시스템을 활용하여 기록, 관리하는 데이터로서 신뢰성이 크고, 다양한 진단 검사 장비의 결과가 대부분 전산자료로 축적되어 있다. 게다가 단일 국가 의료보험 시스템으로 운영되기 때문에 지불 및 용어 관련 표준화도 거의 완벽하게 이루어진 상태이다. 대한민국에서는 의료정보 빅데이터가 수집해야 하는 차원이 아닌 축적된 거대한 자원으로 개발을 기다리고 있다.
지금 진행중인 유전체 연구 사업과 의료정보 빅데이터가 적절히 연계되어 처리, 가공 될 경우 기대되는 부가가치는 무궁 무진하다. 첫째, 대규모 질병사례의 분석에 따른 새로운 정보-지식의 획득이다. 가령 빅데이터 분석을 통해 수백만 명의 당뇨병 환자에서 공통되는 특정 혈액 이상이나 유전자 이상을 발견할 수 있다면 신약 후보물질 발견이나 새로운 치료법 개발에 큰 도움이 된다. 새로운 신약 후보를 결정하는데 최소 수년 이상의 기초-임상 연구가 필요하지만 대규모 데이터를 처리해 후보물질을 찾아 내는 과정은 상대적으로 적은 비용과 짧은 시간에 가능하고 새로운 진단장비를 개발하는 경우에도 대규모 데이터를 활용한 검증 과정이 적용된다면 보다 개발과정을 획기적으로 단축시킬 수 있는 경쟁력이 생긴다. 이는 국내 바이오-헬스-ICT 융합산업 분야의 큰 국제 경쟁력이 될 것이며 이 자체가 창조적인 신개념 지식산업으로 발전하게 될 것이다. 둘째, 매우 복잡한 데이터를 처리하기 위한 클라우드 기반의 인프라 및 이를 해결하기 위한 새로운 개념의 데이터베이스 관리시스템, 그리고 분석 솔루션 개발 사업 자체가 새로운 비즈니스 모델로 대두 될 것이다. 가장 복잡한 헬스케어 빅데이터를 처리하는 노하우들은 단순히 전체 빅데이터 관련 ICT 산업의 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 생각된다. 셋째, 만약 대한민국 의료기관 모두와 심평원, 건강보험 공단, 및 정부기관에서 관리되는 대한민국 헬스케어 데이터 모두를 통합 가능한 플랫폼과 특화 데이터베이스가 완성된다면 국가 의료보건 분야의 효율화를 극대화하는 기초 자료로 활용될 것이다. 이러한 국가단위의 빅데이터 운영시스템이 구축되는 경우 새로운 비즈니스의 개발 분야는 물론 국가 의료보건 정책 수립과 적용에 필요한 데이터를 실시간으로 적용하여 국가차원의 의료보건 관련 전략 수립에 보다 유연하고 효율적으로 대처 가능해진다. 현재 매년 15% 이상 증가하는 국가의료비에 대처하기 위한 한 방편으로서의 헬스케어 빅데이터 운영시스템의 구축이 시급하다고 생각된다.
의료정보 데이터베이스를 적극적으로 활용하기에는 현실적으로 여러 가지 제약이 있다. 의료정보는 매우 민감한 개인정보를 포함하기 때문에 그 활용과 보관에 대해 법의 제한을 받는다. 대한민국은 전세계에서 제일 강력한 개인정보보호법을 가진 나라로 아직 의료정보 데이터는 진료와 관련 연구 이외의 분야에서 활용되기에 높은 법적인 장벽을 가지고 있다. 의료정보 데이터베이스는 시간이 지남에 따라 지속적으로 축적되어 대형화되고 필요에 따라 다양한 솔루션이 추가되기 때문에 구조가 매우 복잡하게 구성되어 일반적인 데이터 관리 분석 방법으로는 활용하기가 어렵다. 게다가 텍스트나 숫자 기반의 데이터뿐 아니라 영상자료 등 비정형데이터를 동시에 관리해야 하며 최근에는 동영상 및 각종 멀티미디어 데이터까지 같이 처리해야 하는 문제에 봉착하고 있다. 즉 빅데이터 처리 기법을 동원해야만 가치 있는 부가가치를 창출할 수 있다. 게다가 의료기관 입장에서는 의료정보 시스템의 운영비용에 큰 부담을 가지고 있기 때문에 의료관련 빅데이터를 활용하기 위해 투자하기는 어려운 현실이다.
헬스케어 빅데이터 관련 사업은 이제 겨우 시작되는 단계이다. 개인정보 보호와 관련된 법령문제, 플랫폼 개발과 관련된 비용 문제, 그리고 표준화와 관련된 이슈 등 개별적인 의료기관이나 기업이 적극적으로 진행하기에 어려운 난제들이 많아 정부차원의 지원과 육성 정책이 필수적이다. 하지만 차세대 성장동력인 바이오-헬스케어-ICT 융합산업을 육성함에 있어서 필수적인 자원이다. 창조적인 신산업동력의 아이템들은 오랜 기간 축적된 경험과 정보를 보다 철저히 분석하고 연구함을 통해 발굴될 수 있기 때문이다. 이미 우리는 엄청난 잠재력을 가진 부존 자원인 대규모 의료 데이터 베이스를 보유하고 있다. 이를 우리 스스로 발굴-처리-활용하여 창조적인 신지식 산업을 주도한다면 아직 미국을 포함한 선진국들도 이루지 못한 새 영역을 개척할 수 있을 것이라 기대된다.
김성수 연세의료원 의료정보실장
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