인터넷 기술의 발달과 모바일 기기 보급으로 정보통신 데이터 양이 급증하고 있다. 방대하게 쌓이는 데이터와 함께 기존 생산·유통·소비 체계는 큰 변화를 맞았다. 전통 산업에서의 데이터 활용 분야가 넓어졌고, 점차 빅데이터를 어떻게 활용할 것인지가 산업 전반의 관심사가 되기 시작했다. 데이터 자체를 경제적 자산으로 보기 시작한 것이다. 특히 빅데이터의 활용 가치에 가장 주목하는 곳이 보건의료 분야다. 다양한 기기가 수집한 의료정보를 저장하고 여러 형태로 분석·처리해 의료진이 활용할 수 있어서다.

전통적인 의료 데이터에는 개인의 유전체 데이터, 병원의 진료·처방기록, 국민건강공단과 건강보험심사평가원의 건강보험 청구 데이터 등이 있다. 여기에 최근에는 웨어러블 기기나 각종 모바일 기기에서 수집되는 각종 생체정보, 지리·환경·사회·경제 데이터와 SNS까지 포함된다. 이렇게 모인 빅데이터는 IT-헬스케어 서비스 제공을 위한 일종의 기본 재료가 된다. 정현학 한국보건산업진흥원 연구원은 “다양한 기기를 통해 수집된 데이터가 적절하게 연계될 경우 새로운 가치를 창출할 수 있다”며 “빅데이터는 이를 위한 일종의 데이터 창고로서 ‘21세기 원유(oil)’라는 별명을 얻을 정도로 무한한 잠재력을 지니고 있다”고 설명했다.

이미 의료 관련 데이터 양은 폭발적으로 증가하고 있다. 전자의무기록(EMR)의 보급과 의료 기기의 전산화, 개인 건강관리 기기 보급 확대의 영향이다. IT 시장 분석업체 IDC는 의료 데이터의 양이 2012년 500 페타바이트에서 2020년 2만5000 페타바이트로 증가할 것으로 예상했다. 1 페타바이트는 약 100만 기가바이트로, 2000년 동안 계속 재생할 수 있을 만한 MP3 음악파일의 용량이다.

또한 최근 보건의료 분야 체계는 치료 중심에서 예방 건강관리 중심으로 바뀌고 있다. 질병 발생 가능성을 예측하고 사전에 질병을 예방할 수 있도록 개인 맞춤형 서비스를 제공하는데 초점이 맞춰져 있다. 이런 체계에서는 빅데이터를 활용하면 더 높은 효과와 더 다양한 서비스가 가능하다. 예컨대 빅데이터를 활용하면 전염병의 유행이나 확산 경로를 빠르고 쉽게 파악할 수 있다. 고혈압 환자의 혈압·체중·운동량 등을 장기간 측정해 개인별 맞춤형 치료를 제공할 수도 있다.

보건의료 분야의 빅데이터 활용의 경제효과 기대도 크다. 글로벌 컨설팅업체 맥킨지는 빅데이터를 이용할 경우 직·간접 비용 개선 효과로 미국의 의료비 지출의 6~7%, 약 1900억 달러(약 234조원)를 절감할 수 있을 것으로 전망했다. 영국 싱크탱크 경제경영연구센터(CEBR)는 빅데이터 헬스케어로 영국 보건의료 분야의 일자리 4000개가 창출되고, 신사업 창출로 80조원의 경제적 효과를 볼 수 있을 것으로 예상했다. 미국 정부의 IT네트워크인 메리토크(MeriTalk)가 조사한 바에 따르면 미국 정부 관계자 중 35%는 빅데이터를 치료화 개선에, 31%는 의료비용 절감 목적으로 사용하겠다고 답했다.

현재 의료 분야에서 빅데이터 활용에 가장 적극적인 곳은 미국이다. 미국 국립보건원(NIH)은 다양한 질병을 연구하기 위해 유전자 데이터 공유를 통한 질병치료체계를 마련했다. 현재 1700명의 유전자 정보를 아마존 클라우드에 저장해 주요 관리 대상에 해당하는 질병 관리와 예측을 실시하고 있다. NIH 산하 국립의학도서관에서는 약물정보 제공 서비스 필박스(Pillbox) 프로젝트를 추진하고 있다. 주로 약의 기능이나 유효기간을 문의하는 민원을 처리한다. 이렇게 필박스를 통해 수집된 빅데이터는 후천성면역결핍증(HIV) 등 주요 질병의 분포, 연도별 증가 등에 대한 통계치를 확보하는 데 쓰인다.

미국 퇴역군인국에서는 퇴역군인의 전자 의료기록을 분석해 맞춤형 의료서비스를 지원하는 데이터웨어하우스(DW) 25개를 배치했다. DW는 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위해 축적된 데이터를 관리하는 데이터베이스를 말한다. 퇴역군인 전자건강기록(EHR)을 분석해 의사가 개별 환자를 쉽게 진료할 수 있도록 한 것이다. 현재 2200만 명이 넘는 퇴역군인이 이 같은 서비스를 제공받고 있다.

민간 업체의 빅데이터 헬스케어 개발도 활발하다. IBM이 개발한 수퍼컴퓨터 왓슨은 병원·보험사와 연계해 암·백혈병 환자를 대상으로 의료진이 진단·치료에 이용할 수 있는 시스템을 개발했다. 왓슨은 임상실험 및 우수 치료사례 등 과거 데이터를 분석해 환자에게 가장 적절한 치료방법을 제시한다. 가령 ‘앞선 여러 환자들의 사례를 봤을 때 이 환자는 이렇게 치료하겠다’는 결정을 내린다는 얘기다. 미국임상학회(ASCO)에서 발표된 자료에 따르면 왓슨의 전반적 치료 정확도는 82.6%에 달한 것으로 알려졌다.

최근 제휴를 맺은 미국의 플래티론과 가든트도 빅데이터를 활용한 의료 서비스를 개발 중이다. 플래티론은 구글이 투자한 헬스케어 벤처로 의료정보 소프트웨어 업체다. 가든트는 혈액만으로 간편하게 암을 진단하는 키트를 개발한 벤처기업이다. 이들은 암 진단 기기로 암환자의 예후 등을 체크한다. 의사가 실시간으로 임상 결과를 확인해 환자에게 잘 듣는 치료제를 골라 제때 처방할 수 있어 의료비용 부담은 줄이면서 더 효과적인 치료를 받을 수 있을 것으로 기대된다.

캐나다 온타리오 공과대병원은 인큐베이터 내 미숙아에 대한 다양한 데이터를 분석해 병원균 감염을 예측할 수 있는 시스템을 개발했다. 미숙아 모니터링을 통한 감염예방 및 예측, 감염징후 등에 활용된다. 퇴원 후 무선센서를 이용하여 병원 밖에서도 환자들을 실시간으로 체크를 할 수 있도록 시스템을 구축했다.

한국은 높은 수준의 의료인력, IT 인프라, 전 국민 대상 건강 보험 체계를 갖췄다. 이미 건보공단과 심평원 등에 국민의 의료소비와 관련된 정보가 잘 축적된 편이다. 그만큼 보건의료 분야의 빅데이터 활용 잠재력이 크다. 하지만 아직 선진국에 비해 의료 분야의 빅데이터 활용이 더딘 편이다. 미비한 관련 제도, 호환되지 않는 의료기관의 전산 시스템, 개인정보 유출과 데이터 집중에 따른 권력화에 대한 불안감 등이 원인으로 꼽힌다. 정 연구원은 “빅데이터와 IT-헬스케어 기술이 가져올 사회·윤리적 쟁점을 명확히 인식하고 이에 대한 공감대를 형성하는 일이 선행될 필요가 있다”고 강조했다.

- 함승민 기자 sham@joongang.co.kr

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