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빅데이터가 수술실에서 간과되기 쉬운 낭비요소를 사전에 통제해 수술유형과 수술시간 등 객관적 기준을 제시한다.
또 패혈증 등 환자와 관련된 모든 데이터를 추적·취합·분석해서 의료기관 내부 감염 가능성을 낮추고 적절한 관리 전략을 수립, 생명을 구하는 사례가 늘고 있다.
이 같이 의료 분야에서는 정보기술(IT) 발전으로 각종 자료들이 급속히 디지털화 되고 있다.
기존에는 의무기록 등 한정된 데이터만을 활용했으나 최근에는 각종 센서와 스마트폰 앱을 통해 취합되는 환자의 일상 활동 등 의료현장에서 사용할 수 있는 데이터양이 전례없이 증가하고 품질도 개선되고 있다.
이에 따라 의료기관에서는 의무기록 관리부터 질병 예측, 치료방법 결정, 불필요한 내원과 재입원 방지를 위한 빅데이터 활용에 대한 관심이 커지는 상황이다.
이런 가운데 미국과 유럽 등 선진국을 중심으로 빅데이터를 통해 진료수준을 높이고 의료기관 운영 효율성도 제고하는 성공사례들이 속속 등장하고 있다.
미국 게이싱어 헬스시스템(Geisinger Health System)과 프랑스 AP-HP(Assistance Publique-Hôpitaux de Paris) 사례가 대표적이다.
먼저 게이싱어는 빅데이터를 활용하기 위해 지난 2015년 '통합 데이터 아키텍처(Unified Data Architecture : UDA)' 시스템을 도입해 다양한 유형의 빅데이터를 기존의 데이터 분석 및 관리체계에 통합시켰다.
게이싱어는 UDA 시스템을 통해 ▲치료결과 추적 및 분석 ▲게놈 시퀀스와 임상진료의 상호 연관성 파악 ▲환자집단에서부터 의료 공급자 네트워크에 이르기까지 다양한 의료정보들의 시각화 작업을 구현했다.
특히 환자의 스마트폰 앱과 피트니스 트래커(fitness tracker) 기기들을 통해 취합된 신체활동 데이터와 진료결과 등 각종 유형의 데이터를 분석해 환자가 1차적인 증세를 치료받는 과정에서 추가 증상을 발견하거나 진단할 수 있다.
뿐만 아니라 모든 검사결과와 의사의 진료의견이 취합돼 초당 200만 건 이상의 자료 검토가 가능하며, 의료진은 이를 통해 타 증상으로 내원한 환자들이 미처 인지하지 못했던 복부 동맥류 이상 등을 발견, 수술을 집도하고 있다.
또 패혈증 징후를 조기에 경고해 주는 다양한 데이터를 한 눈에 파악할 수 있도록 함으로써 패혈증 조기발견 및 적기치료에 기여한다.
AP-HP는 프랑스 파리시가 운영하는 공영병원시스템으로, 시범운영 중인 4개 병원 환자들의 내원율을 낮춰 의료자원을 효율적으로 활용토록 돕는다.
이들 병원은 지난 10년 간 내원기록을 비롯해 병원 내외부에서 다양한 정보를 취합, 시간대별 환자들의 내원 패턴을 파악하고, 여기에 머신러닝 기술을 적용해 미래의 내원 트렌드를 예측하는 알고리즘을 개발했다.
이 알고리즘은 의사와 간호사, 행정직원 등 데이터 관리에 대한 전문지식이 부족한 병원 관계자들도 향후 15일 간의 환자 내원 추이 예측이 가능하다.
병원은 이 시스템을 활용해 환자가 집중적으로 내원할 것으로 예상되는 시기에 추가 인력을 투입해 환자들의 대기시간을 크게 단축시켰다. |
