빅 데이터 분석, 정밀 의료 분야 변화 시켜
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빅 데이터 분석, 정밀 의료 분야 변화 시켜
  • 김혜성 기자
  • 승인 2019.10.05 18:06
  • 댓글 0
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(사진=게티이미지) ©AI타임스
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(AI타임스=김혜성 기자)  환자 의료 기록, 진단, 게놈 순서, 의료 연구, 스마트 기기, 웨어러블에서 생성된 "빅 헬스 데이터"는 의료 혁신을 실현하고 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

정밀 또는 개인화된 의학은 사람의 유전학, 생활 양식, 환경을 고려하여 최선의 치료와 예방 과정을 결정하는 새로운 접근법이다. 정밀 의학의 단기 목표는 종양학을 통합하고 확장하는 것이다. 즉, 유전적 표지를 이해하고 새롭고 효과적인 치료법을 찾는 것이다. 정밀의학의 장기적인 목표는 다른 분야의 치료 도구를 개선하는 것이다.

4가지 비즈니스 여행 중 건강에 중점을 두는 방법

 "빅 헬스 데이터"는 환자 건강 기록, 진단, 치료, 게놈 배열, 의료 연구, 스마트 기기, 웨어러블 및 기타 다양한 소스에서 생성된 방대한 데이터다. 이 데이터는 대용량이며, 고속으로 전송할 수 있으며, (여러 소스에서 생성되기 때문에) 매우 가변적이다. 빅데이터가 커짐에 따라 데이터 분석과 데이터 과학은 그 힘을 활용할 수 있는 유망한 도구로 부상했다. 이 데이터는 정밀 의학 및 약물 연구에서부터 인구 선별과 효과적인 의사 결정까지 의료 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.

빅 데이터가 의료 서비스를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있음
정밀 의학 생태계의 주요 단계: 정보 생성, 데이터 변환, 통찰력 제공

여러 가지 요인이 환자의 건강 결과에 영향을 미친다. 이러한 요인들은 치료 과정을 통해 변화한다. 단일/정적 진단 평가는 임상의사의 정밀 예후 능력을 제한하고 저항이나 반응에 기반한 치료법을 변경할 수 있다. 이제 종방향 환자 건강 기록을 통해 개별 환자의 실시간 임상 데이터를 추적할 수 있다. 이러한 기록은 임상 기록, 실험실 보고서, 방사선 이미징 및 스캔, 세포, 조직, 액체, 장기, 바이오 마커, 유전 및 획득 요인, 개별 생활 방식, 환경, 지역/지역/부분군 모집단 및 기타 평가로부터 정보를 수집한다. 이러한 여러 데이터 세트의 성공적인 통합은 정밀 의학의 핵심이다.

이질적인 데이터 세트를 임상적으로 유용한 정보로 변환하기 위해 정교한 계산 방법, 알고리즘 및 고급 분석이 적용된다. 머신러닝, AI, 자연어 처리 및 딥러닝을 통해 임상 데이터를 더 빠르고 더 잘 마이닝할 수 있다. 최신 기술은 또한 임상 데이터를 구조화하고, 환자 모집단의 패턴을 식별하고, 임상 및 분자 데이터 포인트를 사용하여 모집단을 클러스터/분리하고, 대규모 유전 데이터의 돌연변이를 식별하고, 워크플로우를 자동화하며, 임상의사가 실시간으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 데 사용되고 있다.

이 거대한 건강 데이터 또한 안전하고 윤리적인 처리를 필요로 한다. 블록 체인 기술을 사용하여 데이터가 서로 다른 플랫폼에서 안전하게 공유 및 저장되도록 할 수 있다.

정밀 의료 생태계의 모든 이해관계자는 이 데이터를 활용할 수 있다. 의료 제공자는 환자 진료를 개선할 수 있고, 환자는 스스로 교육하고 의사와 협력할 수 있으며, 연구자는 연구 설계를 개선할 수 있으며, 보건 기술 커뮤니티는 데이터 플랫폼을 설계하고 개선할 수 있으며, 의사 결정자는 이를 사용하여 치유 효과를 극대화할 수 있다.h 혜택 및 의료 서비스 범위 및 접근성 향상.

인도의 EHR 및 GND 데이터 활용과 관련한 과제

 EHR 형식의 환자 의료 기록은 현재 이기종이며, 여러 소스, 형식 및 데이터베이스에 저장된다. 이해당사자들마다 EHR 데이터에 대해 다른 의미, 어휘, 용어, 코딩 및 분류 시스템을 사용한다. 따라서 이러한 분산된 건강 데이터를 통합하고 분석하는 것은 어려울 수 있다. 건강 기록 또한 불완전하거나 부정확하거나 일관성이 없을 수 있다.

인도에서는 제한된 연구 개발로 인해 충분한 양의 게놈 데이터가 수집된다. 인도는 세계 인구의 약 18%를 차지하고 있지만, 현존하는 세계 유전 데이터의 1% 미만을 차지한다. 대부분의 연구, 약물 및 치료는 백인 인구를 기반으로 하며 인도 인구에 대한 연구는 희소하거나 질이 낮다. 인도의 몇몇 스타트업들은 현재 이 분야에서 연구를 가속화하고 인도 인구의 데이터를 성공적으로 적용할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있다.

정부 보건 기관들은 현재 빅 건강 데이터의 신뢰성 있고 효율적인 식별, 검색, 액세스 및 활용을 보장하기 위한 지침을 마련하고 있다. 보건복지가족부는 인도의 의료기록을 디지털화할 계획이다. 최근 공공영역에 국가 디지털 건강 청사진 보고서를 발간하여 다양한 이해관계자들의 피드백을 받아 건강 디지털 기술의 채택을 합리화하였다. 2016년 EHR 표준도 출시해 국내 EHR 정비에 대한 획일적인 시스템을 도입했다.

인도도 올해 10월 첫 인간 게놈 지도 프로젝트를 시작한다. 이 프로젝트는 생명공학부(DBT)에서 시작했으며, Genome India라고 불린다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】


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