개인의 정보를 활용하는 디지털 헬스케어
날짜2016.06.23
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    • 헬스케어 분야에서 빅데이터의 활용은 의료비용 절감 효과 뿐만 아니라 개인 맞춤형 진단 및 예방으로 의료의 질을 향상시킴
    • 개인이 생성하는 헬스케어 데이터 중 가장 큰 비중을 차지하는 비의료데이터는 비교적 획득이 용이하고 지속적 모니터링이 가능하므로 데이터 확보 측면에서 새로운 대안이 될 수 있음
  • 디지털 헬스케어 분야에서의 데이터 구성
    • 헬스케어 데이터의 구분
    • IBM 왓슨의 자료에 의하면, 개인이 일생동안 생성하는 데이터 중 임상데이터(Clinical data)는 0.4TB, 유전체 데이터(Genomics data)는 6TB, 외인성데이터(Exogenous data)는 1100TB를 차지하고 있음
    • 개인이 생성하는 많은 데이터의 활용이 필요
    • 병원에서 생성되는 의료데이터는 유용성이 매우 높으나 병원 이외에서의 접근성이 낮으므로 일생동안 개인이 생성하는 외인성데이터, 즉, PGHD(Patient-Generated Health Data)나 SNS정보, 의료 기기 Log 등을 활용할 필요가 있음
    • 그림 1-Healthcare Data 비중
    • 미국은 빅데이터 활용으로 의료비 지출(약 2.8조 달러)의 6~7%(1,900억 달러)를 절감 가능할 것으로 전망(1)
  • 각 헬스케어 분야에서의 개인 데이터 활용 현황
    • SNS 분석으로 출시된 신약의 부작용 가능성 탐지
    • 2014년 미국 연구팀은 2012년 11월부터 2013년 5월까지 23개 의약품 관련 트윗의 1%인 61,000개를 분석한 결과, 4,401개 트윗이 신약 부작용과 관련 있었다고 발표
    • 이는 2012년 10월부터 2013년 5월까지 동일 의약품에 대해 FDA의 약물 부작용 보고시스템(FAERS)에 보고된 1,400건의 3배가 넘는 수치이며 트위터에 의한 약물 부작용 분석 결과가 FAERS와 유사한 관계를 보이고 있으므로 <그림 2> 제약 회사 입장에서는 SNS 정보의 활용이 유의미하다고 볼 수 있음
    • 그림 2-트위터와 FDA 보고 시스템에서의 결과 상관관계
    • 웨어러블·IoT 에서 얻은 데이터 기반의 보험 서비스 제공
    • Aetna(미국)은 건강 관리 파트너사와 제휴하여 운동 방법, 체중관리 등을 제공하는 건강관리 플랫폼(Carepass) 구축
    • United Health Group(미국)은 계획된 건강 식단을 꾸준히 섭취한 고객에게 리워드 제공
    • Pruhealth(영국)는 웨어러블 기기를 통해 운동량 식이요법 등 정보를 모니터링하여 보험료 할인 서비스 제공
    • 그림 3-Carepass(좌), Pruhealth(우)
    • 지속적으로 만성질환환자의 상태를 모니터링하여 실시간 변화에 대응
    • 미 의료정보학회저널에서 발표된 Standford 연구(2)에 따르면, Apple의 ‘HealthKit’ 플랫폼을 통해 Dexcom CGM 기기로 지속적으로 혈당을 측정 & 모니터링한 데이터를 전자의무기록(EMR)과 통합하여 제 1형 당뇨병의 혈당 조절을 향상 시켰다고 밝힘
    • 그림 4-CGM 의 data 통신 architecture overview
    • 5분 간격으로 지속적으로 혈당을 모니터링하여 EMR 기반 데이터 분석과 시각화를 통해 환자와의 커뮤니케이션을 향상
    • 간헐적 야간저혈당 증세를 보이는 한 유아의 경우, 지속적인 모니터링을 통해 야간에 추가적인 인슐린 투여가 원인임을 밝혀내어 야간에는 보다 적은 양의 인슐린을 투여하도록 권고하고 MyChart를 통해 가족에게 인슐린 투여량을 전달하여 해결책을 제시
    • 유전체 정보와 개인이 축적한 Data를 결합한 맞춤형 건강조언 제공
    • 미국의 개인 유전정보 분석 기업인 패스웨이지노믹스(Pathway Genomics)는 CES2016의 Digital Health Summit에서 웰니스 애플리케이션 ‘OME’를 소개
    • OME는 Apple의 Healthkit의 앱을 통해 축적된 개인 데이터에 유전체정보와 GPS정보를 결합하여 IBM Watson으로 분석 후 사용자의 질문에 응답하는 형태의 개인 맞춤형 서비스 제공하고자 함
    • 앞으로 병원 내 진료정보를 담은 전자의무기록(EMR)과 보험 정보 등을 추가로 적용할 계획
    • 그림 5-Pathway Genomics사의 OME Application
  • 시사점
    • 다양한 형태의 개인의료데이터 활용은 건강관리/의료의 질을 향상시킴
    • 사람의 행동이나 IoT 기기에 의해 발생되는 비의료데이터는 진료기록이나 임상실험 결과와 같은 의료데이터보다 접근성이 높음
    • 기존에 활용하지 않았던 데이터의 확장은 보다 종합적인 진단과 치료를 가능하게 하고, 지속적으로 환자의 상태를 수집·분석하여 실시간 건강관리를 도움
    • 새로운 의료 제품이나 서비스를 만들기 위해 이러한 개인의 비의료데이터를 혁신의 도구로 활용 가능하며 병원/보험사/제약사 등 다양한 분야에서 의료데이터와 비의료데이터를 공유·연계하려는 노력을 강화할 필요가 있음
    • (1) McKinsey, Game Changers: Five opportunities for US growth and renewal, 2013
    • (2) http://jamia.oxfordjournals.org/content/early/2016/03/26/jamia.ocv206