빅데이터로 질병을 예측한다

국민건강보험공단이 빅데이터 분석기술을 기반으로 질병의 확산 추이를 예측하여, 대국민 알람서비스를 제공한다는 취지로 “국민건강 주의 알람 시스템”을 구축했다. 지난 5월 16일부터 건강IN 사이트(http://hi.nhis.or.kr/)에서 개시됐으며, 4개의 질병(인플루엔자, 눈병, 식중독, 알레르기성 피부염)에 대해서 지역과 연령을 구분하여 4단계(위험, 경계, 주의, 관심)로 알람을 서비스를 제공하고 있다.

송라영 기자 songra@ciociso.com

융합을 통한 모델 구축

국민건강보험공단은 미래창조과학부에서 주관한 ‘빅데이터를 활용한 스마트서비스 시범사업’에서 (주)다음소프트와 컨소시엄으로 참여했다. 공익형 알람 서비스인 ‘국민건강 주의 알람’은 정부 3.0의 핵심가치인 정보공개 및 협업을 반영한 사업이다. 국민건강보험공단의 진료정보와 다음소프트의 소셜 정보를 융합하여 질병발생 예측 모델을 구축함으로서 국민 의료비 절감과 건강 증진을 기대하고 있다.
“사람들은 SNS데이터가 쓰레기일 수도 있다고 한다. 하지만 한 두 개가 아닌 십만 건, 백만 건이 모이면 의미를 갖는 데이터가 된다”
국민건강보험공단 빅데이터운영실 신순애 실장은 비정형데이터 활용에 대해 긍정적인 입장을 밝히며 ‘빈도’가 핵심이라고 설명했다. 감기가 유행한다고 하면, 트위터에 감기에 대한 이야기가 많이 있을 것이라는 전제이다. 트위터에 돌아다니는 텍스트의 빈도수를 확인하고, 과거 진료 건수를 확인한 결과 날짜에 따라 등락폭이 비슷한 그래프를 그렸다. 이것은 SNS데이터가 진료 동향과 융합해서 사용될 수 있음을 검증한 것이다.
이러한 빅데이터 분석기술은 질병의 감염신고에 의한 역학 조사를 수행하지 않아도 질병을 예측할 수 있다는 점에서 기대가 크다.
이러한 분석을 통한 예측은 질병의 발생과 유행을 조기에 감지하여 확산을 방지하기 위함이다. 예방을 하기 위해서는 전염병처럼 등락폭이 있는 것들이 효과가 있다. 고혈압처럼 만성질환은 예방보다는 관리의 개념을 적용시켜야 맞을 것이다. 국민건강보험공단은 다빈도 상병 500개를 분석하여 등락폭이 있던 55개 질병 후보군을 선정하고, 진료과별로 의사선생님들의 자문을 받아 여러 번의 회의 끝에 최종 5개의 질병을 선정했다. 그런데 천식이 등락폭은 있는데 SNS상에서 데이터가 많이 돌아다니지 않는다는 것을 발견했다. SNS상은 문제의 크기보다는 새로운 발현에 대해 더욱 관심을 가진다는 것. 사스로 죽는 사람이 얼마 되지 않아도 신문에서 도배를 하는 것처럼 말이다.

산학 협력의 시너지 효과

국민건강보험공단은 국민 건강에 관련된 자료가 많았지만 개인정보이고 민감정보이기 때문에 개방이 어려웠다. 소수의 연구자들에게만 개방을 하곤 했지만 특별히 외부자에게 서비스하는 조직이 없었기에 많은 도움을 줄 수 없었다. 정책용으로 공단이나 정부가 발주했을 때만 도와줄 수 있었는데 이제는 개방정책의 흐름으로 정규조직이 생겨났다. 융합기술부와 정보분석부가 신설되었는데, 이 팀들이 새로운 서비스를 개발하고, 다양한 외부자료를 어떻게 링크할 것인지 등을 고민하는 역할을 담당하고 있다.
전문가 그룹과 심층면접을 통해 개인정보와 관련해서 크게 문제되지 않는 부분에 대하여 서비스 모델을 개발하는 사업을 추진 중에 있다. 개인의 정보이기 때문에 동의를 받아야 하는데 서비스에 대한 동의를 위해서는 개인들이 생각하기에 위험보다 편익이 크다고 생각될 때 수용이 된다.
최근에 국민건강보험공단은 당뇨병 학회와 골대사질환 학회와 협력하고 있다. 두 질병 다 사전에 예방하는 것 자체가 중요하기 때문이다. 공단에서만 환자들에게 열심히 교육하고 설명하는 것보다 학회가 나서서 진료현장부터 시작해서 지역사회, 일상생활까지 연계하면 관리가 수월해질 것으로 보고 있다.
당뇨병의 경우, 우리나라 환자들이 약을 잘 먹는 것도 중요하지만, 약만 잘 먹는다고 해결될 문제가 아니다. 생활습관이 변해야 하는데 알면서도 행동하지 않는다. 공단이 이것저것 말하는 것보다 의사가 직접 말하는 게 동기부여도 되고 신뢰도가 높아 효과가 있다. 그런 측면에서 학회는 진료 가이드라인을 설정하고, 공단은 데이터를 가지고 학회에 정보를 제공해주며, 함께 논리적이고 합리적인 프로그램을 만든다는 것 자체가 상당한 의미를 가진다.

▲ 개념도     ▲ 세부 구성도

통찰력을 주는 빅데이터

최근 데이터를 돌려보니 임신성 당뇨병이 급격히 증가했다는 것을 알아냈다. 임신 중에 생긴 당뇨병은 아이를 낳고 나면 없어진다고 생각하는데, 출산 후 없어진 경우는 얼마 되지 않았고 대부분 그냥 당뇨병으로 진행됐다. 임신했을 때는 산부인과에서 관리해주지만 출산 후에는 따로 내분비과나 내과에 가서 당뇨병을 치료해야 하는데 중단되어버리니까 문제가 생겼다.
신 실장은 진료현장에서 보면 요즘 임산부들이 왜 이렇게 당뇨병이 많지? 하는 감은 있는데, 문제의 크기가 얼마나 심각한지, 트렌드가 얼마나 급격히 증가하는지에 대한 실질적인 데이터가 없다고 전했다. 그렇지만 빅데이터는 통찰력을 준다며 말을 이었다.
비만도를 예를 들면 우리나라 전체를 봐서는 어느 계층이 증가하는지, 개인으로 봐서는 10년 전과 비교하여 지금 현재 상태는 어떤지 알 수 있다. 이처럼 결과를 평가할 수 있는 데이터로 추세를 살펴보면서 미래를 예측하고 계획을 수립할 수 있게 해주는 것이 빅데이터며, 빅데이터 자체가 문제를 해결해 주는 것은 아니지만 전체 틀에서 생각할 수 있게 해주는 통찰력을 준다는 것이다.
“앞으로 공단은 기상자료, 대기오염 자료 등 환경측정 자료와 뉴스미디어 등의 데이터 수집 등 채널을 다양화하여 알람의 정확도와 신뢰도를 높일 생각이다. 아울러 알람대상 질병을 확대함으로써 국민건강증진과 사회적 편익을 향상시켜 나갈 계획”이라고 신 실장은 전했다.
덧붙여, 내년에 앱서비스를 할 계획이라 전하며 빅데이터를 공개하기 위해서는 정보보호 기술들이 같이 발전해야 가능하다고 설명했다.

신순애 국민건강보험공단 빅데이터운영실 실장이 전하는 구축 Lesson 관련 전문가들의 참여가 중요     ▲ 신순애 국민건강보험공단 빅데이터운영실 실장 프로젝트 추진 취지의 성격에 부합하는 전문가들의 참여가 중요하다. ‘국민건강 주의 알람’ 서비스의 경우, 예측 모델 구현을 위한 진료발생 건수, 모델 적용 결과의 적정성, 상병코트 특성 등에 대한 속성들을 파악하기 위해 지속적으로 통계학 교수 및 임상전문의의 자문회의를 거쳤다. 관련된 전문가를 충분히 논의의 장으로 끌어내서 약이 될 수 있는 이슈에 대해서 논의하는 게 중요하다. 서비스마다 고민의 방향이 다르겠지만 건강과 관련된 서비스는 예보를 할 때, 예방 방법이 없으면 소용없다. 빅데이터로 식별해 봤자 활용할 기술이나 수요가 없다면 의미가 없기 때문에 현재의 기술 수준이나 서비스했을 때 호응과 수용성을 미리 생각해야 한다. 한 사람이 생각하는 것보다 열 사람이 생각하는 것이 낫고 열 사람이 생각하는 것보다 백 사람이 생각하는 것이 낫다. 여러 사람이 고민하다 보면 다양한 해결책이 나올 것이다.