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국민건강보험공단이 진행 중인 '국민건강 주의예보 시범서비스'에 우려의 목소리가 나왔다.
건보공단이 오는 12월까지 진행하는 시범서비스는 다음소프트와 컨소시엄을 구성, 건강보험 빅데이터와 소셜미디어 정보(트윗, 카페)를 융합해 질병 발생예측 모델을 개발하는 것이다.
그런데 이 시범서비스의 핵심인 소셜네트워크서비스(SNS) 정보가 매우 부실해 연구프로젝트 수준으로 남겨둬야 한다는 주장이 나왔다.
박유성 고려대학교 통계학과 교수는 20일 국민건강보험공단이 개최한 '빅데이터 활용한 건강보험 발전방안 국제포럼'에서 이 같은 입장을 밝혔다.
박 교수는 "SNS 데이터를 통해 실시 질병예보시스템을 만든다고 했는데 SNS는 99%가 쓰레기 정보"라며 다소 거친 표현으로 우려를 표명했다.
박 교수는 "데이터 신뢰도 점검 없이 추출한다면 국민을 위한 쇼에 불과하다"며 "안 했으면 좋겠다. 불확실한 네티즌 정보임에도 사업을 추진한다는 건 인기영합적 정책"이라고 강조했다.
그는 "가능하다면 연구프로젝트로만 남겨두고 실제 시행하지 않았으면 한다"며 "질병관리본부가 해야 할 일을 왜 건보공단이 SNS를 통해 하는지 중복문제도 깔렸다"고 분석했다.
박 교수는 "방향성은 좋지만 간과하지 말아야 할 것이 있다. 개인정보에 비해 데이터 정밀도와 신뢰도에는 누구도 관심을 두지 않는다"며 "태국은 100여 개의 체크포인트가 있다. 우리나라는 적어도 500개는 있어야 한다"고 주장했다.
"데이터 한계 정확한 설정 안되면 왜곡된 연구결과 양산"
박 교수는 "당장 내년부터 연구자들이 참여해 굉장히 많은 논문이 쏟아질 것"이라며 "데이터 한계를 정확히 말해줘야 한다. 그렇지 않고서는 굉장히 왜곡된 연구결과로 전 세계의 비웃음을 살 수 있다"고 경고했다.
그는 "공을 들인 데이터의 신뢰도가 무너지는 웃지 못할 상황이 발생할 우려가 있다"며 "이것만 잘 해결하면 한국 빅데이터 산업은 전 의료산업을 끌고 가고 선도할 수 있다"고 전망했다.
박 교수의 이 같은 발언은 이번이 처음이 아니다. 그는 올해 초에도 건보공단과 심평원이 빅데이터를 이용해 질병예보시스템을 구축하는 것에 회의론을 폈다.
당시 그는 "감기 등의 유행성질환을 예보하는 빅데이터 시스템이 과연 실효성이 있는지 의문"이라며 "많은 예산을 써야 하는지 이해하기 어렵다"고 비판했다.
그는 "건보공단 빅데이터를 분석한 결과, 데이터 클리닝 문제가 산적해 있다"며 "건보공단과 심평원 빅데이터를 활용한다는 광고 효과 외에 기대할 게 없다"고 덧붙였다.
박 교수 발언 이후 건보공단은 신중한 자세를 취했다. 신순애 건보공단 건강관리실장은 "관련 데이터를 믿어도 될지 검증하는 단계"라며 "검증 후에 답이 나올 것이다. 공단 입장은 빨리 위험성을 알려주는 데 초점을 맞췄다"고 답변했다.
한만호 건보공단 의료보장성강화실무지원단장은 "오해가 있을 수 있어서 말한다. 질본은 국가전염병 예방에 목적을 두고, 건보공단은 독감 등을 앞서 예방하자는 취지"라며 예보시스템 중복 문제를 해명하기도 했다.
조성일 서울대 교수는 예보시스템이 정확하지 않을 가능성을 부인하지 않았다. 다만, 정보통신기술 발달에 따른 분석과 집약 능력이 높아져 데이터의 평균적인 질이 떨어져도 이를 개선할 것으로 내다봤다.
박유성 교수는 "제도가 잘못했다는 게 아니고 얼마나 정확할지 고려해달라는 것"이라며 "여전히 기술적인 측면에 의구심이 든다. 30년 후에나 가능할 것"이라고 신중론을 펼쳤다. |
