“빅데이터 기반 헬스케어, 5년내 현실화“
분당서울대병원 황 희 의료정보센터장 인터뷰
임유경 기자/ lyk@zdnet.co.kr 2014.06.05 / AM 08:23 분당서울대병원 , SAP , 사파이어나우
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<올랜도(미국)=임유경 기자>"앞으로 5년 후면 빅데이터 기술을 활용해 초진 환자에게 어떤 질병에 걸릴 위험도가 높은지 알려주는 예방의학이 가능해 질 것으로 보입니다."
황 센터장은 "당시 빅데이터에 기반한 구글의 독감 경보 시스템인 '구글 플루'가 미국질병통제예방센터보다 독감유행을 더 빨리 알아내 화제가 됐고 우리 병원에서도 임상연구에 빅데이터를 적용해 볼 수 있겠다는 생각이 들었다"고 말했다.
빅데이터 기술 도입 후 질지표관리에 투입되는 시간과 인력을 크게 줄일 수 있게 된 것이 병원 입장에서 가장 큰 혜택이다.
실시간 데이터를 볼 수 있게 된 것도 의료 질을 높이는데 기여하고 있다. 의료 지표를 관리하는 임상 질지표를 과거에는 환자 차트를 보고 수기로 입력하거나 EMR이 있다 해도 데이터 쿼리를 가져다 하나씩 집어 넣어야 했기 때문에 작업 시간이 길어 일년 전 데이터를 활용할 수 밖에 없었다. HANA를 쓰면서 매일 필요한 데이터를 볼 수 있게 됐다고 황 센터장은 설명했다.
미국 플로리다 주 올랜도에서 열린 SAP 최대 연례 행사 사파이어나우에 참석한 분당서울대학교병원 의료정보센터 황 희 센터장의 예상이다.
황 센터장은 SAP가 자사 인메모리 데이터베이스(DB) HANA를 가장 잘 활용하고 있는 고객사에게 수여하는 'HANA IT 이노베이션 어워드'에 분당서울대학교병원이 선정돼 사파이어나우에 참석하게 됐다. 사파이어나우에서 해당 부문으로 수상한 총 9개 기관 중 분당서울대병원이 유일한 의료기관이다.
황 희 센터장은 분당서울대병원이 빅데이터 툴을 사용해서 임상데이터웨어하우스(CDW)를 구축한 경우로 세계최초"라는 설명했다.
분당서울대병원은 2010년 차세대 의료정보시스템을 도입하면서 기존 DW를 임상연구에 더 잘 활용할 수 있는 방식으로 바꾸기 위해 빅데이터툴을 도입하기로 결정했다.
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▲ 분당서울대병원 의료정보센터 황 희 센터장 |
황 센터장은 "당시 빅데이터에 기반한 구글의 독감 경보 시스템인 '구글 플루'가 미국질병통제예방센터보다 독감유행을 더 빨리 알아내 화제가 됐고 우리 병원에서도 임상연구에 빅데이터를 적용해 볼 수 있겠다는 생각이 들었다"고 말했다.
분당서울대병원이 SAP HANA를 선택한 이유는 요청한 기술검증(POC)을 충족한 유일한 업체였기 때문이라고 황 센터장은 설명했다. 필요한 데이터를 얼마나 빠르게 불러올 수 있는 지와 이미 결과가 나온 임상 질문에 대해 얼마만큼 높은 적중도를 보이는지가 주요 평가 항목이었다.
황 센터장은 SAP HANA가 서울대 전기컴퓨터공학부에서 개발한 원천기술을 바탕으로 만들어졌기 때문에 기술적으로도 긴밀한 협력이 가능할 것이라고 판단했고, SAP가 헬스케어분야에 글로벌비전을 가지고 파트너십을 제안한 것도 SAP HANA를 선택하게 된 이유였다고 설명했다.
분당서울대병원은 2년간의 구축기간을 거쳐 지난해 4월부터 빅데이터를 활용한 연구와 의료 서비스를 시작했다.
빅데이터 기술 도입 후 질지표관리에 투입되는 시간과 인력을 크게 줄일 수 있게 된 것이 병원 입장에서 가장 큰 혜택이다.
기존 DW에서는 필요한 데이터를 찾으려면 보통 2-3시간씩 걸렸 던 것이 HANA를 도입한 후 10초-20초 안에 해결할 수 있게 됐다. 또 미국에서도 150개 지표를 관리하는데 간호사 100명 정도가 필요한데 분당서울대병원에서는 간호사 6명이 300가지 지표를 관리하고 있다고 황 센터장은 설명했다.
실시간 데이터를 볼 수 있게 된 것도 의료 질을 높이는데 기여하고 있다. 의료 지표를 관리하는 임상 질지표를 과거에는 환자 차트를 보고 수기로 입력하거나 EMR이 있다 해도 데이터 쿼리를 가져다 하나씩 집어 넣어야 했기 때문에 작업 시간이 길어 일년 전 데이터를 활용할 수 밖에 없었다. HANA를 쓰면서 매일 필요한 데이터를 볼 수 있게 됐다고 황 센터장은 설명했다.
질지표 시스템이 개선되면서 불필요한 검사나 약 처방도 줄일 수 있게 됐다. 황 센터장은 "병원에서 항생제 투여가 필요 이상으로 많은 경향이 있는데 어떤 항생제를 언제까지 쓰라는 가이드라인이 없었기 때문이"라고 설명하며 "지표에 항생제 투여 관리를 넣어 의사들에게 피드백을 주기 시작했더니 항생제 종류도 상대적으로 약한 것으로 바뀌고 투여 기간도 짧아졌다"고 설명했다.
현재는 빅데이터 기술이 질지표관리에 주로 활용하고 있지만 향후에는 예측·예방 의학 관점에서 더 중요한 성과를 낼 것으로 황 센터장은 내다봤다.
"앞으로 의료가 치료 중심에서 예방 중심으로 갈 것이라는 이야기가 많은데 예방중심 의료에서 가장 중요한 것이 바로 의료관련 데이터를 다루는 것"이라며 "유전자 정보, 생활습관정보, 소득수준 같은 금융정보를 가지고 특정 질환이 발생하는데 이 정보들이 복합적으로 어떤 영향을 미쳤는지를 분석할 수 있게 될 것"이라고 말했다.
분당서울대병원은 응급실에 열이 나는 환자가 방문했을 때 폐혈증이나 폐렴으로 발전할 가능성이 있는지 여부를 경고해 줄 수 있는 예측 모델을 서비스하고 있다.
황 선터장은 아직 빅데이터를 활용한 예방진료는 "이제 막 첫 걸음을 뗀 수준"이라고 설명했다.
그는 "향후 환자가 초진으로 방문했을 때 검사 후 빅데이터 분석을 거쳐 다음에 어떤 위험도가 있는지 조언해 줄 수 있는 예방의학이 5년 정도 후엔 실현 될 수 있을 것"이라며 "병원에 오는 몇 만명의 환자 개개인의 유전자데이터와 임상데이터, 그리고 생활습관이나 경제수준 같은 소셜데이터를 다 모아 분석할 수 있게 되면 질병 발생 원인을 밝혀내는 패러다임이 변화 할 것"이라고 말했다.
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