적극적인 건강증진과 예방활동을 통해 최적의 건강상태와 높은 수준의 삶의 질을 추구하기 위한 서비스를 제공하는 라이프 케어를 실현하려는 보건 의료산업 분야에서도 타 분야와 마찬가지로 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본고에서는 라이프케어 실현을 위한 효율적인 빅데이터 활용방안과 이를 위해 해결해야 할 과제와 전망을 제시하고자 한다.
빅데이터를 처리할 수 있는 방안 중에 클라우드 환경에서의 빅데이터 처리가 주목할 만한 대안으로 자리 잡아가고 있다. 의료 보건산업에서도 패러다임의 변화와 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야에서의 빅데이터 활용사례를 조사 분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하고자 한다. 클라우드 기반의 의료 빅데이터의 원활한 운영을 위해서는 인프라 확충과 분석 응용 소프트웨어의 개발, 전문 인력 양성 등의 문제를 해결해야 할 것으로 보인다. 또한, 클라우드 활용에 있어 미비한 법 제도의 정비, 개인정보에 대한 보안기술 및 인식 개선, 데이터의 집중에 따른 권력화 등이 해결해야 할 과제이다.
본 연구에서는 병원정보시스템에서 분야별로 발생하는 의료 빅데이터 자료를 활용하여 가치있는 의료정보를 생성하고 활용할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 본 연구의 결과는 첫 번째, 의료정보시스템의 진료정보와 각종 검사장비 및 의료영상장비와 연동된 PACS의 발생자료를 통합하고 의료 빅데이터를 분석하여 새로운 의료정보를 생성한다. 이렇게 생성된 의료정보는 감염병 및 질병 예방과 질병의 치료를 위한 다양한 건강정보를 생성하게 된다. 두 번째, 환자의 접수내역과 수납내역 그리고 청구내역들을 통합하여 축적해온 의료 빅데이터를 분석하여 다양한 수익통계정보를 생성한다. 이렇게 생성된 수익통계정보는 의료기관의 운영과 수익분석에 활용하기 위한 다양한 경영정보를 생성하게 된다. 이와 같이 병원정보시스템에서 발생하는 의료정보와 공공기관의 의료정보 그리고 개인건강기록의 자료들이 통합이 되면 의료자료를 활용한 가치있는 보건의료정보를 창출하게 된다.
빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 모든 데이터를 의미하며 규모가 방대하고 생성주기가 짧고 다양한 형태를 가지는 특성이 있다. 스마트폰과 인터넷이 대중화되면서 사용자들이 남기는 데이터의 양과 종류는 점점 더 큰 규모로 생성되고 있으며 생성된 빅 데이터로 부터 사용가치가 있는 정보만을 추출하여 활용하는 시기로 전환되고 있다. 빅데이터는 또한 의료 산업이나 보건 분야에도 응용될 수 있으며 IoT, 스마트 헬스케어등의 기술과 함께 융합되어 시너지 효과를 창출하고 있다. 그러나 방대한 데이터를 의미있고 안전하게 활용하기 위해서는 정보보호 등의 선행과제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 의료 빅데이터 활용사례와 기대효과, 해결과제, 마지막으로 의료 빅데이타의 미래전망을 분석한다.
R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
본 연구에서는 2009-2016 보건의료 빅데이터를 활용하여 신체 정보와 혈액 내 지질 농도의 연관성을 다변량 분석하여 주요 요소들 사이의 영향력 정도를 비교 분석함으로써, 한국인의 이상지질혈증 예측모델 개발을 위한 근거를 제시하고자 한다. 3,312,971 명의 건강검진정보 자료를 통해서 신체 정보(나이, 신장, 체중, 허리둘레) 항목과 혈액검사(총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤) 항목 간의 다차원적 선형상관관계를 도출하고, 항목 간의 영향력을 정준변량(canonical variate)으로 분석하였다. 그 결과 허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 도출하였다. 또한, 나이, 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목은 그 영향력 정도가 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 나이에 따른 영향력의 정도는 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목이 40-50 전후 여성에게서 뚜렷한 변화를 보였다. 보건의료 빅데이터를 정준상관분석 기법을 적용하여 분석한 다차원적 상관관계는 비침습적인 방법으로 간편하게 측정 가능한 신체정보를 바탕으로 건강 상태를 평가할 수 있는 예측모델을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.
빅데이터 시대에 각광받고 있는 데이터 분석 도구인 R은 강력한 통계 분석 기능과 데이터 가시화 기능을 제공함으로 인해 그 사용자를 급속히 넓혀 가고 있다. 오픈소스 기반으로서의 다양한 기능 확장성이 R의 강점인데 반해 규모 확장성이 미흡함으로 인해 대용량 데이터 처리에서의 성능 제약이 발생한다. 이를 보완하기 위한 확장 패키지 중 하나인 RHadoop은 R로 작성된 코드에 대해 하둡 플랫폼 기반 병렬 분산 처리를 지원하므로 데이터 분석 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 공개되는 실제 보건의료 빅데이터를 이용한 데이터 분석에서 RHadoop을 활용할 때 얻을 수 있는 성능 개선을 평가함으로써 RHadoop의 유효성을 검증한다. 본 연구를 통해 R과 RHadoop에서 국민건강보험 진료내역정보를 각각 분석한 결과 8개의 데이터 노드로 구성된 RHadoop 클러스터가 R과 비교하여 최대 8배 이상 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
우리가 살아가는 사회는 무엇보다 우리들의 정신과 육체를 자유롭게 건강하게 유지하고자 하는 웰빙에 대한 기대가 확산되면서 헬스케어(health care)라는 의미가 빅데이터, IoT, AI, 블록체인 등의 4차 산업혁명의 핵심적인 융합기술 등을 활용하여 고도화된 의료정보 서비스산업의 발전을 도모하고 있다. 디지털 헬스케어는 인공지능, 빅데이터, 클라우드와 같은 정보기술에 힘입어 전통 의료·헬스케어 산업의 디지털 전환(Digital transformation)으로 추진되어, 보건, 의료, 복지 등에서 그 필요성은 점진적으로 확대되고 있는 경향이다. 그러나 디지털 헬스케어 의료정보의 효율적 운용을 통하여 인간의 자유로운 삶의 행복 추구와 스마트 의료산업으로의 발전을 추구하고자 하는 데는 인적, 물리적 요인의 어려움이 존재하는 것이 현실이다. 나아가 디지털 헬스케어의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 헬스케어 의료정보 관련 첨단기술력과 양질의 데이터 확보, 관련 콘텐츠 개발과 이에 적합한 비지니스 모델을 발굴하는 데 적극적인 투자와 연구가 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우선, 디지털 헬스케어 의료정보의 일반적인 의미와 현황 등을 살펴보고, 이어, 디지털 헬스케어 의료정보를 활성시키기 위한 발전적 과제 등을 중점적으로 분석, 검토하여 앞으로 디지털 헬스케어 의료정보의 활용성을 제고하는데 목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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