최근 빅데이터 기술에 대한 관심은 가히 폭발적이라고 할 수 있다. 스마트폰과 디지털 카메라와 같은 디지털 장비들이 보편화되고 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크 서비스가 확산되면서 개인이 생산해 내는 정보의 양이 방대해 졌다. 이러한 데이터의 증가는 데이터 저장 및 분석 방식에도 변화를 가져와 개별 컴퓨터 시스템에 데이터를 저장하던 방식 대신 클라우드 컴퓨팅으로 변화하였다. 또한 데이터 마이닝, 머신 러닝, 자연어 처리와 같은 전통적인 데이터 분석 기술의 활용 외에 분석된 데이터를 사용자에게 이해하기 쉽게 시각화하는 기술이 발전하고 있다. 빅데이터라는 표현은 매킨지가 2011년 5월에 인터넷 데이터의 증가가 전 세계의 경제에 미치는 영향을 분석한 보고서에서 사용되었다. 빅데이터는 저장하고 있는 데이터의 용량이 단순히 크다는 의미보다는 기존의 데이터베이스 처리 방식으로 해결할 수 없는 데이터를 처리할 수 있는 기술이나 역량이 기업이나 국가의 경쟁력에 중요하다는 점을 강조하고 있다.
의료 산업에서도 빅데이터 기술을 환자 치료와 진료에 활용하는 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 전자의무기록(Electronic Medical Record) 시스템 구축이 증가하면서 진료 정보들이 디지털 데이터로 변환되고 영상정보는 오래전부터 디지털로 저장되어 의료 데이터의 크기는 이미 빅데이터라고 할 수 있는 용량을 가지게 되었다. 그러나 빅데이터 기술은 대용량의 의료 데이터 분석에 활발히 적용되지 못하고 있다. 최근 의료장비의 모바일화가 증가하고 스마트 의료 기기가 발전하면서 일상 생활에서 축적되는 의료데이터의 분석이 중요해 지고 있다. 당뇨환자들은 소형 혈당 기기를 이용하여 혈당 정보를 축적하고 심장질환자들도 혈압이나 심박수를 측정하여 데이터로 축적할 수 있게 되었다. 그러나 이렇게 축적된 대량의 데이터들이 환자의 치료에 적극적으로 활용되고 있지 못하고 있다.
의료 분야에서의 빅데이터의 활용은 데이터를 축적하는 해당 기관뿐만 아니라 여러 기관의 정보를 통합해야만 환자ㆍ의료진ㆍ병원ㆍ정부 등 다양한 관계자에게 더욱 새로운 가치를 신속하게 제공할 수 있다. 여러 기관에서 생성된 의료 정보를 통합하기 위해서는 선결해야 할 요인들이 있다. 빅데이터 분석에서 가장 중요한 것은 데이터 공유이다. 데이터 공유를 위해서는 각 기관에 분산되어 있는 의료 정보 시스템과 다양한 의료 기기에서 데이터를 전송 받을 수 있는 표준이 적용되어야 한다. 특히 진단ㆍ검사ㆍ처방ㆍ영상ㆍ원무 등 다양한 데이터를 통합할 수 있는 데이터의 표준화가 가장 절실히 필요하다. 의료 분야는 이렇게 다양한 영역의 데이터가 통합되어야 의료 서비스에 적용할 수 있는 가치를 창출할 수 있기 때문이다. 또한 의료 빅데이터 활용을 위해서는 다른 어떤 분야보다도 전문 인력 양성과 같은 인프라가 매우 중요하다. 의료 데이터를 이해하고 표준 데이터로 변환하고 임상적으로 의미있는 분석을 할 수 있는 전문인력 양성에 많은 비용이 투자되어야 한다.
해외의 의료 기술 업체들은 이미 빅데이터를 활용한 의료 기술들을 이용하여 언제 어디서나 필요한 의료 서비스를 제공하기 위해 준비하고 있다. 구글은 전 세계 각지에서 `독감'과 관련된 검색어의 입력 빈도를 지역별로 파악하여 특정 지역의 감기 확산을 예측하는 독감동향 서비스를 개발하였다. 구글 검색은 2009년 2월 대서양 연안 중부지역 주에 감기가 확산될 것이라는 정보를 미국 질병통제예방센터(CDC)보다 2주 먼저 예측하여 화제가 되었다. 국내의 뛰어난 정보기술 역량을 의료 빅 데이터 분석에 활용한다면 세계 어느 국가보다도 뛰어난 의료 혁신이 가능해 질 수 있을 것이라고 기대한다.
최인영 가톨릭대 의료경영대학원 교수
의료 산업에서도 빅데이터 기술을 환자 치료와 진료에 활용하는 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 전자의무기록(Electronic Medical Record) 시스템 구축이 증가하면서 진료 정보들이 디지털 데이터로 변환되고 영상정보는 오래전부터 디지털로 저장되어 의료 데이터의 크기는 이미 빅데이터라고 할 수 있는 용량을 가지게 되었다. 그러나 빅데이터 기술은 대용량의 의료 데이터 분석에 활발히 적용되지 못하고 있다. 최근 의료장비의 모바일화가 증가하고 스마트 의료 기기가 발전하면서 일상 생활에서 축적되는 의료데이터의 분석이 중요해 지고 있다. 당뇨환자들은 소형 혈당 기기를 이용하여 혈당 정보를 축적하고 심장질환자들도 혈압이나 심박수를 측정하여 데이터로 축적할 수 있게 되었다. 그러나 이렇게 축적된 대량의 데이터들이 환자의 치료에 적극적으로 활용되고 있지 못하고 있다.
의료 분야에서의 빅데이터의 활용은 데이터를 축적하는 해당 기관뿐만 아니라 여러 기관의 정보를 통합해야만 환자ㆍ의료진ㆍ병원ㆍ정부 등 다양한 관계자에게 더욱 새로운 가치를 신속하게 제공할 수 있다. 여러 기관에서 생성된 의료 정보를 통합하기 위해서는 선결해야 할 요인들이 있다. 빅데이터 분석에서 가장 중요한 것은 데이터 공유이다. 데이터 공유를 위해서는 각 기관에 분산되어 있는 의료 정보 시스템과 다양한 의료 기기에서 데이터를 전송 받을 수 있는 표준이 적용되어야 한다. 특히 진단ㆍ검사ㆍ처방ㆍ영상ㆍ원무 등 다양한 데이터를 통합할 수 있는 데이터의 표준화가 가장 절실히 필요하다. 의료 분야는 이렇게 다양한 영역의 데이터가 통합되어야 의료 서비스에 적용할 수 있는 가치를 창출할 수 있기 때문이다. 또한 의료 빅데이터 활용을 위해서는 다른 어떤 분야보다도 전문 인력 양성과 같은 인프라가 매우 중요하다. 의료 데이터를 이해하고 표준 데이터로 변환하고 임상적으로 의미있는 분석을 할 수 있는 전문인력 양성에 많은 비용이 투자되어야 한다.
해외의 의료 기술 업체들은 이미 빅데이터를 활용한 의료 기술들을 이용하여 언제 어디서나 필요한 의료 서비스를 제공하기 위해 준비하고 있다. 구글은 전 세계 각지에서 `독감'과 관련된 검색어의 입력 빈도를 지역별로 파악하여 특정 지역의 감기 확산을 예측하는 독감동향 서비스를 개발하였다. 구글 검색은 2009년 2월 대서양 연안 중부지역 주에 감기가 확산될 것이라는 정보를 미국 질병통제예방센터(CDC)보다 2주 먼저 예측하여 화제가 되었다. 국내의 뛰어난 정보기술 역량을 의료 빅 데이터 분석에 활용한다면 세계 어느 국가보다도 뛰어난 의료 혁신이 가능해 질 수 있을 것이라고 기대한다.
최인영 가톨릭대 의료경영대학원 교수
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