빅데이터에 기반한 의학( Big data-enabled medicine)

현대의 의료기관은 유례없을 정도의 많은 임상자료들을 데이터로 참조할 수 있는 시대가 되었다. 이렇게 수집된 데이터들은 많은 임상현장에서 임상의사결정을 내릴 수 있는 기초 자료로 사용된다. 크게는 국내의 전염병 때문에 이슈가 되어진 의료전달체계에 대한 이슈로부터, 작게는 의료기관 내부와 외부 의료진들이 접근는 의료정보들에 대한 이슈들을 모두 포함하고 있다. 이제는 기존의 의료정보시스템에서 제공되는 것 이상으로 데이터 관리를 요구하기 시작하였다. 의료보험제도의 변화를 가장 크게 느낄 수 있는 오바마케어에서 요구하는 의료의 질관리와 효과에 대한 결과물을 가장 큰 가치라고 생각하지만, 환자들에게서 만들어지는 시간차가 더해진 생체데이터들은 더 많은 단계에서 데이터를 관리되어야 한다.

이제, 현재를 뛰어넘은 미래의 임상의사결정을 위한 데이터의 단계에서는 그 사람을 중심으로한 미시적인 유전체 정보를 기반으로 하고, 사회경제적인 요인들에 대해서 다양한 관점으로 렌더링이 될것이다. 미래의 의료정보시스템들은 매우 다채로운 레이어의 생체정보와 사회적인 시스템들의 정보체계와 소통되어야 한다. 이제는 매우 높은 정밀도가 제공되는 생체정보로부터, 주변의 환경정보까지 종합적으로 얻어지는 이 수많은 정보들을 기반으로 의료진들은 임상 의사 결정에 이러한 데이터들을 사용한다.



[출처 : http://www.nature.com/ni/journal/v16/n5/full/ni.3151.html ]

위의 도표를 보면 매우 작게는 유전체 게놈 분자 프로파일링 기술들을 기반으로 매핑을 시작한다. 그리고., 환경요인에서의 개인적인 스마트폰에서 얻을 수 있는 기상조건이나 주변의 오염수준, 의료기관이나 외부의 환경 센서정보들을 포괄하여 임상의사결정을 할 수 있다. 매우 미시적인 미생물 생태계에서 제공되는 피부 또는 점막의 정보를 기반으로 개인의 위생과 주변의 환경과 토양, 공기등 주거의 영향을 기반으로한 것들까지 포괄적으로 하나의 관점으로 환자를 바라볼 수 있다. 여기에 개인적인 행동 수준( 다이어트, 신체활동, 담배또는 약물등의 사용)에 대한 개별적인 정보들과 전통적인 의료정보인 X선이나 단층촬영검사와 같은 모든 데이터들을 한눈으로 관찰할 수 있는 것이다. 이렇게 수집된 모든 정보들은 임상의사결정을 통보하는데 사용되는 큰 정보가 된다.

현재의 의료정복시스템이나 전자차트들이 좀더 큰 개념으로 확장되어야 하는 이유중의 하나이다. 이렇게 개인화되는 의료정보들이 가동되는 것을 기반으로 의료기관의 의료종사자들은 다양한 차원의 의료자료들을 대용량(high-throughput)으로 확보하여 통합 분석하여 의료에 활용할 수 있다. 현재는 이러한 이러한 자료들이 자동화가 안되고 데이터들만 나열되기 시작된 상황이다. 이러한 자료들을 자동화하기 위한 알고리즘에 대한 연구는 계속되고 있다.

대표적인 자동화 알고리즘 사례를 예로 든다면, 이미지 인식패턴분야이다. 이미 인공지능을 이용한 digital pathology분야에서는 그 성공 가능성은 매우 높고 그 활용도도 매우 크다. 이미지 분석 및 패턴인식을 활용하여 암조직 slide를 분석하여 병리학자를 지원하는 행위는 이미 각 의료기관에서 활발하게 진행되고 있다. 매우 긍정적인 사례는 자궁경부암 검사에서도 이미 이런 알고리즘을 통하여 병리과에서 사용되어지고 있다는 사례정보가 있다.

[출처 : http://www.nature.com/labinvest/journal/v95/n4/full/labinvest2014153a.html ]

이제 이러한 데이터 분석과 수많은 생체정보들이 발생되고 있는 것은 이미 병원이라는 공간을 해체하기 시작하였으며, 미래의 병원은 특정한 공간에 존재하는 병원의 모습이 아닐것이다. 환자들이 일정한 공간에 모여있는 상태로 모니터링 되는 것이 아니라, 각자의 생활공간속에 있을 것이다. 의료 공간이 해체되고, 왓슨이 진료하는 시대는 이미 시작되었다. 미국 유타주의 인터마운트 병원은 이미 ‘우리는 왓슨과 함께 치료합니다’라는 광고를 시작하고 있다. 시민사회들은 숙련된 전공의보다 완전한 답변을 제공할 수 있는 왓슨의 판단을 더 신뢰하는 시대가 되었는지도 모른다. 하지만, 분명한 것은 분석과 진단은 알고리즘에 의존한다고 하더라도, 종합적인 판단은 의료진이 하는 것이 맞다. 특히, 판단 자체도 하나의 주치의 개념이 아니라, 기본적으로 전공의들의 의견을 취합하는 형태로 변화하여 갈것이다.

임상의료공간에서의 빅데이터의 활용은 이제 시작이며, 아직도 연구를 시작해야할 분야가 매우 널려있다. 더군다나, 이러한 데이터들을 어떻게 자동화하고, 어떻게 데이터 관점으로 해석해야 하는지에 대해서는 연구를 이제 막 시작한 시대일 뿐이다.

출처 : 한국데이터베이스진흥원

제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net