빅데이터를 처리할 수 있는 방안 중에 클라우드 환경에서의 빅데이터 처리가 주목할 만한 대안으로 자리 잡아가고 있다. 의료 보건산업에서도 패러다임의 변화와 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야에서의 빅데이터 활용사례를 조사 분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하고자 한다. 클라우드 기반의 의료 빅데이터의 원활한 운영을 위해서는 인프라 확충과 분석 응용 소프트웨어의 개발, 전문 인력 양성 등의 문제를 해결해야 할 것으로 보인다. 또한, 클라우드 활용에 있어 미비한 법 제도의 정비, 개인정보에 대한 보안기술 및 인식 개선, 데이터의 집중에 따른 권력화 등이 해결해야 할 과제이다.
빅데이터를 처리할 수 있는 방안 중에 클라우드 환경에서의 빅데이터 처리가 주목할 만한 대안으로 자리 잡아가고 있다. 의료 보건산업에서도 패러다임의 변화와 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야에서의 빅데이터 활용사례를 조사 분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하고자 한다. 클라우드 기반의 의료 빅데이터의 원활한 운영을 위해서는 인프라 확충과 분석 응용 소프트웨어의 개발, 전문 인력 양성 등의 문제를 해결해야 할 것으로 보인다. 또한, 클라우드 활용에 있어 미비한 법 제도의 정비, 개인정보에 대한 보안기술 및 인식 개선, 데이터의 집중에 따른 권력화 등이 해결해야 할 과제이다.
Among methods of the big data process, big data process under the cloud environment is becoming a main topic. As part of solving faced problem and strengthening industrial competitiveness in the medical and health industry, discussion on ways to activate big data is actively being conducted. Because...
Among methods of the big data process, big data process under the cloud environment is becoming a main topic. As part of solving faced problem and strengthening industrial competitiveness in the medical and health industry, discussion on ways to activate big data is actively being conducted. Because the reason is a paradigm shift, saving pressure for increasing health care costs, and increased consumer interest for the level of service. In this paper, we find out the relationship between the cloud and big data. And we are to research and analysis a cloud-based big data case in the medical field. Finally we propose the efficient utilization and future outlook. For the smooth functioning of cloud-based medical big data, we have to solve the problems like infrastructure extension, analysis/application software development, and professional manpower training. In addition, we have to correct insufficient laws maintenance to the Cloud utilization, and improve the security and the recognition to personal information, and solve authority for data centralization.
Among methods of the big data process, big data process under the cloud environment is becoming a main topic. As part of solving faced problem and strengthening industrial competitiveness in the medical and health industry, discussion on ways to activate big data is actively being conducted. Because the reason is a paradigm shift, saving pressure for increasing health care costs, and increased consumer interest for the level of service. In this paper, we find out the relationship between the cloud and big data. And we are to research and analysis a cloud-based big data case in the medical field. Finally we propose the efficient utilization and future outlook. For the smooth functioning of cloud-based medical big data, we have to solve the problems like infrastructure extension, analysis/application software development, and professional manpower training. In addition, we have to correct insufficient laws maintenance to the Cloud utilization, and improve the security and the recognition to personal information, and solve authority for data centralization.
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문제 정의
본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야 빅데이터 활용사례를 조사·분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하였다.
이에 본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야 빅데이터 활용사례를 조사·분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하고자 한다.
제안 방법
클리블랜드 클리닉은 자체 병원 네트워크를 통해 수집되는 데이터를 응급환자수송, 수요예측, 환자안내 등에 활용한다. GPS를 이용하여 환자의 동선을 추적하고 진료예약 최적화를 통해 진료 대기시간을 20%으로 줄였으며, 화학치료를 위해 환자가 대기하는 시간을 1시간 이상에서 20분으로 단축했다. 축적된 빅데이터를 바탕으로 맞춤형 의료서비스제공을 통해 의료서비스의 질을 제고하는 동시에 환자의 만족도와 병원경영의 효율화 달성을 추구하였다.
특히 Explorys는 의료분야 빅데이터 분석을 위한 클라우드 기반 플랫폼인 ‘ExplorysDataGrid’를 개발하여 의료 데이터의 검색 뿐만 아니라, 각 의료행위 사이의 데이터 갭을 이어주고 성과측정 매트릭스 등을 제공한다.
성능/효과
학계에서는 이러한 클라우드를 잘 활용하여 대용량 실험결과에 대한 분석을 매우 저렴한 비용으로 해결하고 있다. 바이오인포매틱스 빅데이터 사례 중에서 유전자분석을 위해서 클라우드 서비스를 이용해서 하둡을 설치해서 분석결과를 뽑아냄으로써 매우 저렴하게 분석을 할 수 있다[9]. 물론 의료행위 중에서 발생하는 민감한 데이터에 대한 분석을 함부로 퍼블릭 클라우드에 저장하고 분석하지는 않겠지만 앞으로 클라우드상에서의 빅데이터에 대한 저장에 필요한 스토리지 영역과 분석 플랫폼 시장은 당연히 커지게 될 것이라 예상할 수 있다.
GPS를 이용하여 환자의 동선을 추적하고 진료예약 최적화를 통해 진료 대기시간을 20%으로 줄였으며, 화학치료를 위해 환자가 대기하는 시간을 1시간 이상에서 20분으로 단축했다. 축적된 빅데이터를 바탕으로 맞춤형 의료서비스제공을 통해 의료서비스의 질을 제고하는 동시에 환자의 만족도와 병원경영의 효율화 달성을 추구하였다.
후속연구
산재된 보건의료 및 산업 정보를 한 곳으로 집중·연계·선별하여 제공 할 수 있을 뿐만 아니라 데이터의 공개와 활용에 대한 가이드라인 제정을 총괄할 수 있을 것이다.
차세대 EMR과 진보된 CDW의 구축을 통해 대규모의 구조화된 데이터를 저장·관리·추출이 가능하고, 이를 바탕으로 보다 효과적인 진료 및 임상연구를 수행할 수 있는 플랫폼이 마련될 것으로 기대된다[12].
공공 부문에서는 최근 의료 관련 단일 보험자로서 국민건강보험공단의 건강검진, 보험료, 진료내역, 출생 등 8,000억 건이 넘는 데이터 공개에 관한 논의가 이루어졌다. 최종 표본추출대상 4,660만 명 중 약100만 명(2.2%)의 표본을 추출하여 표본 코호트 DB, 희귀질병 DB, 검진 DB를 구축하였으며 향후 공개범위에 관한 논의가 이루어질 것이다. 의료서비스 부문에서는 대형 종합병원을 위주로 차세대 EMR도입 및 임상연구를 위한 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼 구축을 진행하고 있다.
우리나라는 우수한 수준의 IT인프라를 보유하고 있지만 클라우드 기반의 의료 빅데이터의 원활한 운영을 위해서는 인프라 확충과 분석·응용 소프트웨어의 개발, 전문 인력 양성 등의 과제를 넘어야 한다. 클라우드 의료 빅데이터 활용 초기단계인 보건산업에서 적극적 빅데이터 활용을 통한 부가가치 창출을 이끌어내기 위해 보건 산업분야 빅데이터 종합 거버넌스 체계 구축을 고려해볼 만하다. 산재된 보건의료 및 산업 정보를 한 곳으로 집중·연계·선별하여 제공 할 수 있을 뿐만 아니라 데이터의 공개와 활용에 대한 가이드라인 제정을 총괄할 수 있을 것이다.
새롭게 생겨나는 분야인 만큼 민간 부문의 혁신 역량을 활용할 수 있는 법·제도 체계의 정비가 요구되며, 사회적 부작용에 대한 검토와 보안에 대한 논의가 충분히 이루어져야 할 것이다. 향후 의료 빅데이터 분석능력이 클라우딩 컴퓨터 솔루션의 기능 중 필수적인 형태가 될 것은 분명하다.
환자 정보, 임상 데이터, 진료 데이터, 처방약 데이터 등과 함께 가까운 장래에는 보험 데이터도 빅데이터로 처리될 전망이다. 현재 아태지역 의료기관의 30%가 클라우드 컴퓨팅을 이용하고 있으며, 클라우드 도입에 따른 비용절감 이점 때문에 향후 이용이 더 늘어날 것으로 전망하고 있다. PACS도 클라우드 환경에서 이용할 수 있는 솔루션이 등장하였으며, 값비싼 소프트웨어를 구매할 필요 없이 웹 기반에서 SaaS 형태로 사용할 수 있기 때문에 점유율은 아직 작지만 급속히 성장할 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빅데이터의 예시는 무엇인가?
빅데이터란 일정시간에 데이터를 처리,저장,관리할 때 흔히 쓰이는 소프트웨어의 허용범위를 넘어서는 데이터 덩어리를 가리킨다.예를 들면 웹 로그,센서 네트워크,소셜미디어,통신 네트워크에서 저장하는 상세 정보나 천체 관측,생물학적 시스템,군사 방위,의학 기록,사진과 비디오 아카이브 등이다.빅데이터에 대해 이야기할 때에는 보통 세가지 측면에서 이야기한다.
오피니언 마이닝은 무엇인가?
-오피니언 마이닝(OpinionMining):오피니언 마이닝은 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정(Positive),부정(Negative),중립(Neutral)의 선호도를 판별하는 기술이다.오피니언 마이닝은 특정서비스 및 상품에 대한 시장규모 예측,소비자의 반응,입소문 분석(ViralAnalysis)등에 활용되고 있다.
텍스트 마이닝의 목적은 무엇인가?
-텍스트 마이닝(TextMining):텍스트 마이닝은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리(Natural LanguageProcessing)기술에 기반하여 유용한 정보를 추출,가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해내고,다른 정보와의 연계성을 파악하며,텍스트가 가진 카테고리를 찾아내는 등,단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다.
참고문헌 (13)
http://www.windowsazure.com/ko-kr
McKinsey Global Institute, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, 2011.
World Economic Forum, Big data, Big impact: New possibilities for international development, 2012.
McKinsey Global Institute, The 'big data' revolution in healthcare, 2013.
Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson, Big data: The management revolution, Harvard Business Review, Oct. 2012.
IDC, The digital universe in 2020 : Big data, bigger digital shadows, and biggest growth in the far east, 2012.
Sun-Sil Yoo, A Trend of Personal Cloud Service, International Telecommunications Policy Review, Vol. 24, No. 12, pp. 43-48, 2012.
Seung-Ik Baek, Ji-Yeon Shin, Jong-Woo Kim, Exploring the Korean Government Policies for Cloud Computing Service, Journal of Society for e-Business Studies, Vol. 18, No. 3, pp. 1-15, 2013.
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