보건의료 빅데이터를 산업과 연계해 의료서비스 품질 향상과 일자리·수익 창출을 동시에 충족시키는 시나리오가 제기됐다.

세계 보건의료 패러다임이 예방의학으로 빠르게 흘러가면서 빅데이터를 잘만 활용하면 맞춤형 의료진단·처방에서 부터 질병 조기 예측·확산, 유전체 데이터 기반 질병 진단에 이르기까지 돈 되는 산업화 방안이 무궁무진하다는 시각이다.

5일 원주 건강보험공단에서 열린 보건의료 참조표준데이터 활용 활성화 방안 심포지엄에서 한림대 춘천성심병원 정만기 연구원은 '보건의료 빅데이터 의료산업 활용 시나리오'를 발표했다.

그는 과거와 현재 치료 중심 보건의료에서 차츰 예방과 건강관리 중심으로 트렌드가 변화하는 지금이 보건의료 빅데이터를 비즈니스 모델로 진화시킬 최적기라고 바라봤다.

EMR(전자의무기록)의 보급, 기술 발달과 개인 건강관리 기기 보급확대로 의료·건강 빅데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있기 때문.

이를 잘만 활용하면 국내 의료비 등 보건의료재정 절감 뿐만 아니라 풍부한 일자리와 신사업까지 창출 할 수 있다는 게 정 연구관의 견해다.

실제 미국 보건부 산하 국립보건원(NIH)은 'Pillbox'라는 소비자가 알기 어려운 알약의 복용량·부작용·주의사항 등 의학정보를 제공하는 서비스를 구축해 연간 5000만 달러 이상 의료재정을 절감중이다.

우리나라도 건보공당 DB와 민간 소셜미디어 정보를 융합해 질병 발생 예측 모델을 개발하고 이를 상시 모니터링해 위험 징후 시 주의예보를 제공하고 있다.

정 연구관은 여기에서 더 나아가 보건산업 내 빅데이터를 이용해 다양한 비즈니스 모델을 창출할 수 있을 것이라고 제언했다.

구체적으로 ▲빅데이터 활용 맞춤형 의료진단·처방 서비스 ▲생체정보를 이용한 조기질병 예측 서비스 ▲유전체 데이터 기반 질병 진단·예측 서비스 ▲의료 빅데이터 기반 수술지원 서비스 ▲빅데이터와 홀로그램 활용 수술 시뮬레이션 ▲웹데이터, SNS 활용 질병예측·확산 예보 등이 그 예다.

특히 병원 내부에 축적되는 데이터를 의료서비스 효율화 측면에서 적극 활용하는 게 가장 손쉬운 활용방법이라고 했다.

또 대규모 빅데이터로 장기 관찰이 필요한 만성질환을 더 정밀하게 연구할 수 있다. 보건의료 R&D에서도 논문·특허 및 사업화 현황과 연계한 유망분야, 유전정보와 질환정보 코호트 데이터 연계 분석 등 효율화가 가능해진다.

정 연구관은 "예를들어 강원도 기반 보건의료 빅데이터 활용 시나리오를 짜 보면, 건강보험-심평원-응급실-병원의 융합보건의료 데이터를 통한 실시간 환자 모니터링 체계 구축이 가능하다"고 피력했다.