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문제 정의
- php)는 미국 국립보건원 산하의 국립 의학도서관(National Library of Medicine)이 운영하는 약 검색을 위한 웹사이트로써, 사용자가 요구하는 다양한 약에 대한 정보를 제공함으로써 알약의 모양, 크기, 색깔, 새겨진 글자나 숫자 등의 정보만으로도 약에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있도록 하고 있다. 또한 약을 개발한 제약회사가 약에 대한 정보를 직접 입력할 수 있는 시스템을 구축하고 사용자 간의 유기적 정보 공유를 가능하도록 하고 있으며, 약에 대한 정보의 수요가 많은 노년층을 위해 용이한 검색 시스템과 비디오 설명자료를 제공하여 빅데이터 기반의 의약품 사용에 대한 정보 제공의 활용성을 높이고자 하였다. 미국 질병 통제예방센터(CDC, http://www.
- 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 알아보았고, 국내·외 빅데이터 정책 및 활용사례를 조사하였다.
- kr)에서는 의약품 정보의 표준화에 기여하기 위한 웹사이트를 제공하는데, 이 웹사이트는 의약품정보(의약품정보, 식별표시정보, 상호 작용정보, 한약정보, 의약외품정보), 성분정보(성분처방정보, KPIC 약효분류, 성분동의어 정보), 안정성정보, 낱알식별표시제도, 복약 정보 (제품별·질환별·제형별 복약정보, 임신 중 약물투여, 복약지도 픽토그램), 학술정보(팜리뷰, 해외의약뉴스, 예방접종 정보, 질병·기타정보, 의약품 등 분류번호)와 같은 의약품 관련 정보를 광범위하게 이용할 수 있도록 구성되어 있다. 약학정보원에서는 이와 같은 의약품 전문 정보 검색 서비스를 제공함으로써 국민들의 올바른 약 사용에 이바지 하고자 하였다. 특히, 의약품 검색 시 해당 약품의 상세정보뿐만 아니라 복약정보와 동일 주성분 코드를 가지고 있는 대체 의약품의 정보를 함께 제공하여 의약품 지식이 없는 일반 국민들의 이용에 어려움이 없도록 한다.
- et al. 의 연구에서는 Centricity Electronic Medical Records 데이터베이스를 기반으로 1995년 12월 13일부터 2007년 6월 30일까지 기록된 환자들의 데이터를 이용하여 기본 임상 수치(키, 체중, 혈압 등), 치료(처방), 진단(ICD-9 codes) 기준 등의 자료를 통해 당뇨병이나 이와 관련된 위험요인들(고혈압, 중성지방 과다, LHDL, BMI지수 등)의 여부를 밝히고, 이러한 당뇨병 유병률 및 관련 요인들과 물리치료 수요환자들과의 관련성을 비롯한 다른 변수들과의 상관관계를 밝힘으로써 이를 보건의료 계획에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 당뇨병 발생률은 표본 인구집단의 13.
- et al. 의 연구에서는 인구의 전세계적 이동 증가와 국제무역의 장벽 완화 등에 의해 감염성 병원체들의 전파가 증가하고 있는 시점에서 병원체들이 가지는 특성 중 하나인 숙주범위(인간감염/다중숙주감염/인수공통감염) 에 따른 지리적 분포지도를 구축함으로써 국가별, 대륙별, 지역별 감염성 질환 전파의 양상을 제시하고자 하였다. GIDEON(- Global Infectious Disease and Epidemiology Network) 데이터베이스로부터 추출한 데이터들을 이용하여 전파방식(vector-borne/nonvector-borne)이나 감염성 병원체의 분류체계 (bacteria/fungi/parasites/Protistans/viruses)에 따라 사람에 특이적으로 감염성을 가지는 병원체들이 대륙적·국가적으로 어떠한 양상을 보이며 분포하는지를 분석하였으며, 분석 결과의 하나로써 인간특이적 감염성 병원체들과 다중숙주범위를 가지는 감염성 병원체들은 인수공통감염성 병원체들에 비해 좀 더 넓은 범위의 분포도를 가지며, 이 두 병원체의 경우 국가적 규모에서 보았을 때 가장 흔하게 존재하는 것은 바이러스인 것으로 나타났다.
- 이 계획에는 총 5개 추진전략이 포함되는데 그 중 ‘Active Data’부문이 빅데이터를 활용하여 사회·경제 성장 목표를 달성하고자 하는 계획에 해당하며 빅데이터를 수집 및 분석하여 국가 재난을 비롯한 국가가 당면한 다방면의 문제 해결에 이용하고자 한 것이다[20].
- 미국이나 대만에서는 이미 이러한 표본자료를 연구자들에게 제공하여 연구가 이루어지고 있음에 따라 국내에서도 관련 데이터에 대한 접근성을 높여 다양한 연구분야에 활용될 수 있도록 방안을 마련한 것으로서 당뇨병 유병률 추정 연구를 한 사례로 들 수 있다. 이 연구에서는 대표성 있는 표본자료를 이용하여 2009년 국내 당뇨병의 유병률을 추정하고 약물처방양상을 파악하고자 하였다. 표본자료와 모집단 자료에서 각각 당뇨병 유병환자 규모 및 유병률을 산출하였으며, 제2형 당뇨병 환자를 대상으로 혈당강하제 처방양상을 살펴보았다.
- 세 번째, 건강보험공단의 빅데이터인 표본코호트 DB를 활용한 혈중바이오마커 변화에 따른 심뇌혈관질환 발생 위험도 연구가 있다. 이는 혈중 바이오마커의 변화가 심뇌혈관질환 발생 위험도에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위해 이루어졌으며, 예방적 중재에 적합한 시기를 규명하는 것을 목적으로 한다. 환자군과 대조군의 혈중 바이오마커 수준의 변화와 질병 관련성을 분석하고, 혈중 바이오마커(공복혈당, 콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤 등)의 시점 별 변화치를 분석하였으며, 결과적으로 심혈관질환 환자군은 대조군에 비해 발병 이전 검진 결과에서 혈중 바이오마커의 수준이 유의하게 높은 것으로 나타났다.
- 각 부처와 기관들은 각 기관별 특성에 따른 빅데이터 인력 양성, 새로운 데이터 분석방법론 개발, 정보공유를 통한 데이터 개발, 컴퓨팅 기술 및 소프트웨어 개발, 시각화 기술 개발 등 빅데이터 기술개발을 목표로 다각적인 전략을 수행하였다. 이를 통해서 향후 미래 바이오 경제에 지속적으로 적절한 교육을 받은 빅데이터 전문인력 및 기반 기술들을 확보할 수 있도록 하였다. 국내에서는 빅데이터 분석 활성화를 위해 한국정보화진흥원에서 ‘빅데이터 분석활용센터(http://kbig.
- 국민건강보험공단에서는 2011년 구축된 국민건강정보 DB를 기반으로 표본 코호트 DB인 NHID-cohort를 구축하여 유료로 제공하는데, 이는 전자의무기록을 관리하는 DB의 개인정보 보호 문제와 연구자들의 접근성 문제를 보완하여 학술용으로 제공하고자 구축되었다. 즉, 원자료에 준하는 결과물 산출을 바탕으로 국민 건강 향상 및 복지의 선진화를 위한 학술연구 지원을 목적으로 한다. 구축된 표본 코호트 DB는 2002년에서 2010년까지의 약 100만명을 대상으로 한 환자 중심 코호트 자료로 구성되어 있으며, 진료 DB, 건강검진 DB, 요양기관 DB와 연동하여 다양한 주제의 연구에 활용할 수 있도록 데이터를 제공한다[25].
- 먼저 국내는 각 부처별관리 현황을 중심으로 살펴본 후, 미국, 유럽, 일본 등 국외 빅데이터 활용 현황을 살펴보았다. 특히 보건의료 및 바이오 분야에서 생성되는 환자의 진료기록, 분자생물학 데이터 등을 이용한 빅데이터 관련 연구들을 살펴보았다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 이러한 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.
- 약학정보원에서는 이와 같은 의약품 전문 정보 검색 서비스를 제공함으로써 국민들의 올바른 약 사용에 이바지 하고자 하였다. 특히, 의약품 검색 시 해당 약품의 상세정보뿐만 아니라 복약정보와 동일 주성분 코드를 가지고 있는 대체 의약품의 정보를 함께 제공하여 의약품 지식이 없는 일반 국민들의 이용에 어려움이 없도록 한다. 2015년 1월 현재 등록된 의약품의 수는 44,500여개, 식별표시데이터는 16,700여개 이다.
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