서울아산병원, 한국형 ‘의료 빅데이터 분석 플랫폼’으로 질병 예측

▲의료 빅데이터 분석 플랫폼 개념도

이를 통해 이른바 한국형 ‘왓슨 컴퓨터’인 의료 빅데이터 분석 플랫폼을 개발해 수백만 의료 데이터를 개개인에게 적용 가능하게 하는 맞춤형 통합 의료 서비스를 시행한다는 계획이다. 이번 공동 연구는 기존 빅데이터를 바탕으로 의사가 작성한 진료 기록을 분석, 최적의 치료법을 제안하는 미국 ‘왓슨 컴퓨터’의 임상 의사결정 지원시스템과는 또 다른 서비스를 제시하는 데 그 목표를 두고 있다.

수백만 건강정보를 통합 분석한 의료 빅데이터에 특정 대상자에 대한 임상 기록과 함께 유전체 데이터, 기후 및 환경 데이터, 기술의 발전으로 인해 측정 및 저장이 가능해진 일상생활 데이터를 결합해, 만성질환 관리부터 암 치료까지 한 개인의 질환에 대한 더욱 체계적인 분석이 가능해 지는 것이다.

아울러 의료 빅데이터 플랫폼에 기반한 질환 연관성, 약물 부작용, 유전자 연구 등을 통해 질환의 예측 및 진행, 예후를 밝혀 궁극적으로 질환 극복에도 도전한다.

김종재 서울아산병원 아산생명과학연구원장은 “빅데이터의 진정한 활용 가치는 단순히 많은 정보 수집이 아니라 이를 가공하고 분석할 수 있는 차별화된 기술과 서비스에 그 핵심이 있다”면서 “일일 외래환자 1만2천여명, 연간 수술 환자 6만여 명에 달하는 서울아산병원의 의료 빅데이터로 한 사람 한 사람을 위한 새로운 건강 솔루션을 제시할 것”이라고 밝혔다.

헬스케어 빅데이터 분석 플랫폼은 의료 빅데이터의 수집, 처리, 분석, 적용의 4단계를 거쳐 구축되며 향후 5년 내 본격 상용화를 목표로 공공기관, 외부 의료기관, 통신사업자, 디바이스 업체 등 산·학·연·병의 유기적 협력 체계 속에 운영될 예정이다.

이를 위해 서울아산병원은 지난해 9월 국내 의료기관 최초로 ‘헬스케어 빅데이터 센터’란 전문 조직을 갖추고 본격적인 사전 준비 작업에 들어간 바 있다.

먼저 첫 단계에서는 4백여만 명의 환자, 6억7700여만 건의 처방, 2억6800만 건의 진료 기록, 2200만 건의 영상 기록 등 방대한 서울아산병원의 임상 정보를 익명화해 연구용 빅데이터 초기 인프라를 구축하고 있다.

물론 데이터 수집과 처리 과정에 철저한 개인정보 보호를 위해 관련 법률을 준수하는 개인정보 익명화 과정을 거쳤다.

지난해 3월부터 본격 가동한 ABLE(Asan BiomedicaL Research Environment) 시스템을 통해 데이터 대상자의 이름, 상세 주소, 전화번호 등 개인을 식별할 수 있는 모든 정보가 삭제된 채 익명화된 임상 정보만이 연구에 활용된다.

또한 개인의 건강정보를 통합 분석하기 위해 쉽고 편리하며 정확하게 측정할 수 있는 고감도 생체정보 측정 디바이스와 함께 정보 처리를 위한 표준화 및 데이터 전송 기술도 개발할 예정이다.

다음으로 다양한 의료 빅데이터의 수집과 저장을 위한 플랫폼 개발은 한국전자통신연구원의 ‘힐링 플랫폼’ 기술을 활용해 진행한다. 클라우드 기반 분석 플랫폼과 함께 국제 표준 다기관 데이터 통합 기법 및 의료 데이터 전송 기술도 개발한다.

이렇게 모은 데이터는 분석 과정을 거친다. 현재 서울아산병원에서는 심혈관 질환에 관한 의료 빅데이터 분석 기술을 개발하고 있다. 심혈관 질환 데이터는 표준화된 진단법과 치료법으로 정형・비정형 자료의 취합이 용이하며 환자 변이가 크지 않아 분석 기술 개발에 매우 적합하기 때문이다.

김흥남 한국전자통신연구원장은 “최근 인구 고령화와 만성질환 유병율의 증가로 의료비 증가와 의료 서비스의 접근성 및 편차에 대한 문제가 커지고 있어, 의료 빅데이터 플랫폼을 통해 누구나 양질의 의료 서비스를 쉽게 받을 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

한편 서울아산병원과 한국전자통신연구원은 2일 서울아산병원 동관 6층 대강당에서 심포지엄을 개최해 각계 빅데이터 전문가들과 함께 헬스케어 빅 데이터 분석 플랫폼 등 의료 빅데이터의 향후 활용 방안에 대한 심도 있는 논의를 가진다.