열린마당
2013년 05월 27일 (월)
ⓒ 디지털타임스, 남도영 기자 namdo0@dt.co.kr
삼성서울병원 SNS 기반 자살예측시스템 구축… 의료비 절감효과
소셜네트워크서비스(SNS)를 활용해 질병의 발생을 예측하는 등 의료계의 빅데이터 활용이 본격화되고 있다.
성균관의대 삼성서울병원 정신건강의학과 김도관 교수와 원홍희ㆍ명우재 연구원 등으로 구성된 공동 연구팀은 다음소프트와 공동으로 자살 예보시스템을 구축했다고 27일 밝혔다.
이 시스템은 약 1억5000만건에 달하는 SNS 기반의 실시간 빅데이터 분석자료와 그동안 자살과 연관이 있다고 알려진 물가, 실업률, 주가지수, 일조량, 기온, 유명인 자살(베르테르 효과) 등의 요인을 망라했다.
2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 국가 자살통계와 SNS상에 자살이나 자살 관련 단어의 빈도를 비교하는 방식으로 두 자료간 상관관계를 규명하고 사회, 경제, 기후 지표와 SNS를 활용한 빅데이터를 결합해 자살 예측 프로그램을 만들었다. 이를 2010년 자살 통계에 적용한 결과 거의 일치하는 그래프를 얻었다. 자살예측시스템의 정확성은 79%라는 게 연구팀의 말이다.
원홍희 연구원은 "향후 빅데이터를 더욱 광범위하게 활용하면 예측 정확도를 90%대까지 끌어올릴 수 있을 것"이라며 "국가 차원에서 자살예측 프로그램을 적극 활용하면 좀 더 효율적인 자살예방 사업을 펼 수 있고, OECD 최고 자살국가라는 오명에서 벗어날 수 있을 것"이라고 말했다.
빅데이터를 활용한 맞춤형 의료 정책은 서비스의 질 제고와 의료비 절감효과를 기대할 수 있어 세계적으로 도입 논의가 활발하다. 미국 조사업체 맥킨지는 빅데이터를 이용한 의료분야 직ㆍ간접적 비용 개선 효과가 미국만 연간 약 3300억달러에 이를 것으로 전망했다.
미국 국립보건원(NIH)은 의약품 검색서비스인 `필박스`로 주요 관리 질병의 분포, 연도별 증가 등에 대한 통계치를 확보해 연간 5000만달러의 비용절감 효과를 보고 있다. 또 전 세계에서 기증 받은 1700명의 유전자 정보를 아마존의 클라우드 서비스에서 제공, 맞춤형 치료제 개발에 활용하고 있다.
`감기', `독감' 같은 단어의 검색 빈도가 높은 지역을 지도에 표시해 독감 발생현황과 전파경로를 전하는 구글의 플루 트렌드 서비스 외에 트위터, 페이스북 등 SNS의 내용을 분석해 질병의 전파를 예측하는 `식웨더' 서비스도 주목을 받고 있다. 식웨더는 독감, 알러지 등 27개 질환의 지역별 발병 현황을 제공하고 SNS로 같은 질환을 가진 사람들을 연결해 증상 등의 비교를 지원한다.
국내에서는 전 국민의 보험 가입정보와 병의원 이용 내역, 건강검진 결과 등 막대한 의료 정보를 보유한 국민건강보험공단이 빅데이터 활용에 나서고 있다. 건보공단은 지난해 100만명의 건강관련 정보가 담긴 공개용 데이터베이스를 구축, 내년부터 학술용으로 공개할 방침이다.
박숙희 국민건강정보 DB활용추진팀 차장은 "정보 공개를 통해 보건의료 정책연구 사업이 보다 활성화되는 것은 물론 연령별, 지역별 모든 변수를 포함한 대표성 있는 데이터 분석으로 정확한 근거 중심의 정책을 마련할 수 있을 것"이라고 말했다.
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