▲빅데이터의 훌륭한 예측 분석은 의료 산업에 지대한 영향을 가져다 줄 수 있다(출처=123RF)

빅데이터 분석의 훌륭한 예측력은 의료 산업에 획기적인 영향을 가져다 준다. 환자가 더 저렴한 비용으로 더 나은 진단을 받을 수 있도록 해줄 수 있기 때문인데, 고객의 수명 연장과 삶의 질을 높일 수 있다는 측면에서 더욱 그렇다. 의료 서비스를 향상시킬 수 있는 빅데이터에 대해 알아보자.

빅데이터 사용률 증가

최근 PR 뉴스와이어가 발표한 2013~2023년까지 10년간의 의료 산업 내 빅데이터 예측에 따르면, 개인화된 의료 및 관련 서비스의 높은 품질에 대한 요구가 증가하면서, 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이는 꾸준히 환자에게 의료 지원의 효과를 증가시키는 결과로 이어지고 있는데, 서비스를 변화시켜 비용을 증가시키지 않고도 더 많은 맞춤혐의 경험을 제공하도록 하는 것이다.

북미 지역의 경우 의료 관련 빅데이터의 응응 프로그램 사용이 가장 높게 나타나고 있다. 그러나 급속하게 성장하는 추세로 본다면 아시아 태평양 지역이 단연 선두자리를 꾀차고 있다. 디지털 이니셔티브와 결합된 기술의 발전은 이러한 성장의 핵심 열쇠다. 또한, 데이터 분석 소프트웨어와 빅데이터 분석 서비스의 의료 서비스 제공 업체들의 노력으로 더욱 보완되고 있다. 또한 다음과 같은 몇 가지 이유들로 기술의 미래는 여전히 무한한 가능성이 엿보인다.

빅데이터 강점

1. 의료 재무 분석에 대한 수요 증가

2. 비용 절감

3. 수용력 강화

4. 조직화 및 비조직화된 의료 데이터 세트에 대한 수요 증가

▲특정 요인의 합병을 고려할때 뇌졸중이나 심장 마비로 고통받을 확률을 추정하는데도 도움이 될 수 있다.

"인공지능과 빅데이터의 견고한 조합, 미래기술 핵심"

의료 전문가들은 인공지능(AI)과 결합할때 빅데이터가 제공할 수 있는 이점을 빠르게 채택하고 있는 추세다. 이러한 응용 프로그램 가운데 하나가 바로 듀켄씨근이영양증이다. 신생남아의 약 3000명 중 1명꼴로 발생하는 이 병은 2~5세에서 보행장애가 발견돼 진행성 근력 저하를 보이다 30세 이전에 사망하는 병으로, 평균 수명이 25세에 지나지 않는다.

그러나 새로운 기술의 도입은 환자의 삶을 더욱 편하게 만들고 있다. 정보를 수집할 수 있고, 특정 기간 동안 일주일 내내 24시간 동안 착용할 수 있는 바디 수트가 그 예가 될 수 있다. 생성된 데이터 패턴은 아동의 움직임에 긍정적인 영향을 탐지하도록 한 치료에 스크리닝될 수 있어 의사는 예측 건강 결과를 기반으로 한 바이오마커를 만들 수 있다.

빅데이터 기술의 최종 평가

이러한 관련 응용 프로그램은 특정 요인의 합병을 고려할때 뇌졸중이나 심장 마비로 고통받을 확률을 추정하는데도 도움이 된다. 개인으로부터 직접 정보를 수집하는 대신, 수년간 수집된 데이터를 사용하는 것으로, 수집한 이후엔 심한 의료 응급 상황이 발생할 시기를 예측하는 심혈관 질환 인구 위험 도구(Cardiovascular Disease Population Risk Tool)라는 알고리즘에 입력된다. 결과는 주로 통계 분석을 기반으로 작성되는데, 통찰력있는 결과를 창출하기 위해 수집된 데이터에 크게 의존한다. 이 때문에 조그마한 부정확성이라도 발견되면 비뚤어진 결과를 제공할 수 있다. 그러나 몇 가지 신뢰할 만한 점이 분명히 존재한다. 고위험 환자라고 생각하는 사람들은 희망적으로 생활 습관을 변화시킬 것이며, 이는 뇌졸중이나 심장 마비로 고통받을 확률을 줄인다. 예측 결과 생성에 사용되는 데이터의 공급 원천은 ▲병원 파일 ▲광범위한 인구 표본 ▲인구 조사 정보 ▲라이프스타일 기록 등이다.

▲빅데이터는 질병의 진행을 줄이는데도 도움이 될 수 있다(출처=123RF)

참여율 증가

헬스케어 IT 뉴스의 보도에서도 빅데이터는 질병의 진행을 줄이는데도 도움이 될 수 있는 것으로 여겨진다. 폐암의 조기 징후를 발견하는데 활용될 수 있기 때문인데, 실제로 체사피크 지역의 의료 센터는 2015년부터 이와 관련한 이니셔티브를 수행해 큰 효과를 보고 있다. 의료 센터는 폐암 위험에 처한 2만 6000명에 달한 사람들에게 스스로 동기부여를 채우도록 도움을 준다.

적극적인 마케팅 캠페인과 함께 이 기술로, 의료 센터가 목표로 한 환자의 9% 이상을 데려올 수 있었다. 또한 새로운 환자의 증가율도 5%나 됐다. 이러한 긍정적인 결과는 빅데이터가 제공하는 것을 기반으로 한 예측 분석의 이점 때문이다. 가령 폐 선별 검사를 위해 입원한 사람들은 에방 치료가 필요한 것으로 진단된 후, 잠재적으로 수명을 연장할 수 있었다. 검사의 필요성을 뒷받침하기 위해 수집된 정보가 적었다면 과거에는 이뤄지지 않았을 일이다.

[Aitimes=홍성윤 기자]