|
서울아산병원이 개발하게 될 ‘한국형 헬스케어 빅데이터 분석 플랫폼’의 한 축인 병원 내 의료 빅데이터 분석 플랫폼의 초안이 공개됐다.
국내 최초로 ‘개인정보 보호법’과 ‘생명윤리 및 안전에 관한 법률’을 충족한 연구 정보 검색시스템인 ‘ABLE’(Asan BiomedicaL research Environment)이다.
미국 메이요클리닉, MD앤더슨 등에서 '종양 진단 어시스트' 역할을 하는 IBM 왓슨 컴퓨터처럼 빅데이터 분석 결과를 근거로 의사의 임상 진료 결정을 지원하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 것이 병원의 계획이다.
서울아산병원 응급의학과 이재호 교수는 지난 2일 아산생명과학연구원과 한국전자통신연구원 공동 주최로 열린 ‘의료 빅데이터: 오늘로 미래를 보다’ 심포지엄에서 ABLE 운영 경험과 향후 전망을 소개했다.
서울아산병원에 구축된 ABLE은 의료 빅데이터에서 원하는 정보를 수분 내 추출할 수 있는 임상 연구용 시스템으로 주목을 받았다.
미국 건강보험 양도 및 책임에 관한 법률(HIPAA)이 제시하는 가이드라인과 의료정보 데이터웨어우스(DW) 국제 표준을 참조해 국내 의료 서비스 현장에 맞는 기준을 정립했다.
정형 및 비정형 개인정보까지 모두 익명화 한 국내 첫 사례로 개인정보 유출 우려에서 자유롭다. 실제 개인정보 암호화 정확도는 99.87% 수준으로 매우 높게 나타났다.
올해 5월 기준으로 총 400만명 환자에 대한 수십억 건의 데이터가 시스템에 등록 돼 있다. 구체적으로 총 처방 건수 7억건, 실험정보 9억건, 임상기록 4억5천, 영상기록 2000만건 등이다.
문제는 병원 내 축적된 의료 빅데이터 분석만으로는 연구에 제약이 있다는 점이다.
미국, 유럽 등 선진국뿐만 아니라 국내 의료계도 다 기관 간 자료를 통합해 의미 있는 정보를 도출해 내는 추세다. 환자 안전과 연구 정확도 향상 측면에서도 다른 데이터의 결합이 요구된다.
이재호 교수는 “내부 의료 빅데이터만으로는 할 수 있는 것이 제한 돼 있다”며 “레드캡과 같은 다른 분석 툴을 접목하고 외부 바이오뱅크, 심평원, 건보공단 등의 자료와 연계해 연구를 진행하는 것을 원하고 또한 관련 연구를 현재 진행하고 있다”고 전했다.
그는 “ABLE의 궁극적인 방향은 왓슨 모델처럼 데이터 기반으로 의사 결정을 지원할 수 있는 플랫폼으로 가는 것”이라며 “결국 방대한 리서치 데이터를 어떻게 익명화할 것인가 여부가 관건”이라고 덧붙였다. |
