▲빅테이터로 심장마비 가능성을 예측한다(출처=123RF)

로이드 알터는 ‘마더네이처네트워크(Mother Nature Network)’의 기고문을 통해 “캐나다 연구진이 심장질환 위험도 예측 도구(Cardiovascular Disease Population Risk Tool, 이하 CVDPoRT)라고 불리는 알고리즘 개발에 빅데이터를 활용했다”고 전했다.

CVDPoRT는 뇌졸중이나 심장 발작의 가능성을 예측하기 위해 대규모 인구 조사, 인구통계자료 및 병원 치료 기록 등에서 수집한 데이터를 사용한다. 해당 알고리즘은 흡연 및 운동과 같은 사실뿐만 아니라 인종, 교육 배경, 사회 경제적 지위, 주거 지역, 스트레스 수준에 대한 개인적 평가 등을 반영해 개발됐다. 이는 향후 5년 이내에 심혈관 질환이 발생할 확률을 예측하는 도구로 사용된다.

더그 마누엘 수석 연구원은 사람들이 건강한 삶을 영위하는데 큰 관심을 갖고 있으나 정작 의사와 그 문제에 관해 대화를 나눌 기회가 없다고 지적했다. 의사는 환자의 혈압이나 콜레스테롤 수치를 확인하지만 심장마비나 뇌졸증의 위험에 빠지게 하는 생활습관 요소를 유심히 살피지 않는 경향이 있다.

마누엘 박사는 이번에 개발된 도구를 통해 사람들이 건강한 생활에 대한 더 나은 정보를 얻고, 심장마비나 뇌졸증 위험을 줄이기 위한 방법을 제공받을 수 있다고 설명했다. 또한 생활습관을 올바른 방향으로 수정하는데 도움이 될 것이라고 덧붙였다.

해당 도구는 통계 분석에 기초하여 작동한다. 예를 들어 특정 개인이 향후 5년 이내에 심장 마비를 일으킬 위험이 4%로 추정된다면, 이는 나이가 동일하고 유사한 패턴의 음주, 흡연 및 식이습관을 가진 100명 중 4명이 5년 내에 뇌졸증이나 심장 발작을 겪게 될 것을 의미한다. 또한 술이나 흡연과 같은 각 변수들이 전체적인 위험도에 어떻게 기여하는지를 보여주는 알고리즘 뷰어로도 활용 가능하다.