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의료와 빅 데이터의 만남, "치료 효과 ↑ 재입원 ↓"

2013.08.07 Allen Bernard  |  CIO

아리디아의 CEO 데이빗 사이볼드는 “이 작업을 통해 1차 진료의나 지역 의료 활동가들의 주민 지원 방식은 혁신적으로 개선됐다. 이제는 ‘병에 걸리면 치료 받는’ 것이 아닌, ‘위험 요인을 사전에 파악하고 이를 관리하는' 것이 가능하게 되었다”라고 설명했다.

미국 오하이오 주립 대학 벡스너 메디컬 센터(Wexner Medical Center)에서도 이와 유사한 활동이 진행 중이다. 이 의료 센터의 CIO인 필리스 티어터는 “우리는 연구 개발 업체 베텔르 메모리얼 인스티튜트(Battelle Memorial Institute)와 공동 작업을 진행하고 있다. 목표는 데이터 마이닝과 예측 분석을 활용해 재입원율을 줄이고 치료의 질을 개선하는데 있다. 유럽에서도 얼마 전 쿠람 소프트웨어(Cúram Software)를 인수한 IBM이 덴마크와 카탈로니아에서 우리와 비슷한 의료 시스템 지원 프로젝트를 진행하고 있는 것으로 알고 있다”라고 밝혔다.

데이터 마이닝, 의료계에서 ‘퍼팩트 스톰'으로
데이터 마이닝은 오래 전부터 의료 산업에서 이용됐던 기술이다. 근거 중심 의학(evidence-based medicine)의 경우에는 그 뿌리 자체를 데이터 마이닝에 두고 있다고 이야기할 수 있을 정도다. 그리고 EHR 시스템의 보급과 소셜 서비스, 인구 조사 데이터 등 일반적으로 독립 정보들로 존재하는 영역들에 있는 정보까지도 통합하고 이를 통해 얻는 가치는 의료 기관들을 빅 데이터의 영역으로 이끄는 견인차로 역할을 하고 있다.

대부분의 의료 공급자들과 달리 벡스너는 2000년대 초반부터 EHR을 활용해왔다. 그러나 이들의 행보는 여타 EHR 얼리 어답터들과는 차이를 보였다. 벡스너에서 EHR은 단순히 수집한 환자 진료 기록 및 데이터의 통로 이상의 역할을 맡았다. 100만 명이 넘는 환자로부터 13년 이상 동안 수집한 일련의 기록들은 벡스너에겐 막대한 데이터 분석 과제로 다가왔다.

티어터는 “의료 산업의 역사는 자동화와는 거리가 멀었다. 환자와 관련한 기록들 대부분은 종이 차트로 보관되는 것이 일반적이었다. 종이 차트에서 어떤 예측 모델링이 가능했겠는가? 분명 많은, 아니 막대한 데이터지만, 이를 ‘빅 데이터'라고 부를 수는 없을 것이다. 의료진들은 그저 차트 더미를 뒤적이며 환자의 과거 기록들을 살펴봤을 뿐이다”라고 말했다.

한편 시애틀 아동 병원에서는 애널리스트들의 진료 품질과 관련한 해답 도출 및 전달 과정을 능률화하기 위한 IBM 퓨어시스템즈(IBM PureSystems) 업그레이드가 이뤄졌다. 그리고 피츠버그 의과대학 메디컬센터는 실험실, 제약실 등을 포함하는 200 곳 이상의 내/외부 데이터 소스를 통합하는 포괄적 데이터 웨어하우스의 구축 작업을 진행하고 있다.

미국의 의료 전달 시스템은 많은 부분에서 파편화된 모습을 띠고 있다. 하지만 이제는 각 데이터 소스를 둘러싸고 있는 벽들을 해체하고 데이터를 탈식별(de-identify)하는, 그리고 이 데이터들을 보다 넓은 범주 속에 통합해 누구나 여기에 접근할 수 있도록 하는 노력을 진행해야 할 것이다.

IBM 인더스트리 솔루션즈(IBM Industry Solutions)의 부사장 카렌 패리시는 “우리는 거대한 태풍 속에 서 있다. 무수한 데이터가 우리 주위를 휘몰아치고 있다. 하지만 모두 파편화된 형태다. 이것이 우리가 직면한 가장 큰 문제다. 어떻게 이것들을 묶어 그 속에서 의미를 발견할 수 있을까?”라고 설명했다.

옴튬랩스(OptumLabs)와 같은 기관들이 지향하는 목표 역시 여기에 있다. 지난 1월 유나이티스 헬스케어 내부의 의료 정보 과학 기관인 옵튬(Optum)과 마요 클리닉(Mayo Clinic)의 협업의 일환으로 출범된 옵튬랩스는 ‘환자 진료를 위한 새로운 실천적 솔루션 추구에 관심을 둔 기관들이 접근 가능한 정보 자산, 테크놀로지, 지식 툴, 과학적 지식’을 구축하는 것을 목표로 하고 있다.

여기 빅 데이터가, 그리고 왓슨이 있다
IBM의 왓슨(Watson)이 없었다면 ‘의료 산업 빅 데이터' 역시 탄생하지 못했을 것이다. 왓슨은 그 자체로 하나의 상징이 되었다. 약 1 년 여 전 IBM은 의료 보험사인 웰포인트(Wellpoint)와 메모리얼 슬로언 케터링 암센터(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center)와 공동 프로젝트를 통해 왓슨이 종양학자들에게 가능한 치료 옵션을 제안하는 보조자 역할을 할 수 있도록 훈련하는 임무를 진행했다.

의료 업계가 그간 마주해 온 가장 큰 과제 중 하나는, 약물 부작용에서 치료 방법론의 발전, 게놈 연구까지 수 많은 영역들에서 막대한 양의 정보가 수집된다는 것이었다. 이 모든 정보를 처리할 수 있는 의사는 지금껏 단 한 명도 없었다. 하지만 이제는 왓슨이 150 만의 탈식별 메모리얼 슬로언 케터링 특허 기록들을 처리하는 역할을 수행하고 있다. 왓슨에는 60 만 건의 공개 의학적 증거들과 40 곳 이상의 의학 저널들에서 발췌한 200 만 페이지의 텍스트도 저장돼 있다.

왓슨 프로젝트의 결과물은 이제 상용화 단계에 도달했다. IBM과 메모리얼 슬로언 케터링, 그리고 웰포인트는 지난 2월 왓슨을 기반으로 한 첫 상품을 발표했다. 웰포인트와 IBM의 제휴를 통해 탄생한 이 왓슨 기반 이용 관리 솔루션에는 인터랙티브 케어 인사이트 포 온콜로지(Interactive Care Insights for Oncology), 웰포인트 인터랙티브 케어 가이드(WellPoint Interactive Care Guide), 그리고 인터랙티브 케어 리뷰어(Interactive Care Reviewer) 3개의 툴이 포함된다.

패리시는 “우리의 많은 고객사들은 빅 데이터를 하나의 문제로 바라보고 있다. 하지만 우리는 아니다. 빅 데이터는 산재된 요소들을 하나의 실제로 수렴해주는 환상적인 도구다. 우리에겐 데이터가 있다. 이제는 ‘데이터를 어떻게 쓸 지'가 문제되지 않는다. 내가 빅 데이터를 거대 태풍이라 부르는 이유가 바로 이것이다”라고 설명했다.

*Allen Bernard는 미국 오하이오주 콜럼버스에 거주하는 IT기고가다. ciokr@idg.co.kr

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