빅데이터, 의료비 4.5조 절감 효과

온라인 중앙일보

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빅데이터를 잘 활용하면 헬스케어 분야에서 총 의료비 4조 5000억 원을 절감할 수 있을 것이라는 전망이 나왔다. 개인유전자 정보와 라이프 로그를 활용한 빅데이터가 의료서비스의 질을 높이고, 비용은 낮출 수 있다는 것이다.

한국디지털병원수출사업협동조합(KOHEA)은 ‘의료산업의 신광맥–빅데이터 헬스케어서비스’를 주제로 ‘국제 의료기기·병원설비 전시회(KIMES 2014)’에서 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 서울 삼성도 코엑스에서 KIMES 2014 기간인 14일 개최됐다.

이날 발표에 나선 이민화 디지털병원수출조합 이사장은 ‘정부 3.0과 빅데이터 헬스케어서비스’를 주제로 빅데이터를 활용한 공공보건의료의 변화상을 예측하고, 새로운 비즈니스를 창출하는 기회에 대해 발표했다.

이미 주요 선진국에서는 빅데이터가 헬스케어분야에서 이미 모바일헬스처럼 다양하게 활용되고 있다. 대표적인 사례가 미국질병통제예방센터와 비슷한 정확도로 독감을 예측했던 구글트렌드의 ‘독감예보’, 빅데이터 분석 능력을 극대화해 의료진의 데이터 활용도를 높이는 IBM의 ‘왓슨(Watson)’이 대표적이다.

헬스케어분야에서 빅데이터를 활용하면 발전된 방법으로 질병을 관리하고, 개인맞춤의료 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 이렇게 하면 보험료 인상이나 의료수가 삭감 없이도 의료서비스의 질을 높이고, 비용은 낮추는 효과를 기대할 수 있다.

우리나라는 이미 이 같은 시스템을 구축할 수 있는 기반 여건이 조성돼 있는 상태이다. EMR(전자의무기록)이나 PACS(의료영상저장전송시스템) 보급률 같은 병원 내 ICT 인프라는 우리나라가 세계 1위 수준이다.

이민화 이사장은 “하지만 표준 문제와 같은 부분에서 걸림돌이 돼서 이를 적극적으로 활용하는데 한계가 있는 것이 사실”이라며 “방대하게 축적된 데이터를 바탕으로 예방 중심의 질병관리 서비스와 개인 맞춤 서비스를 제공할 필요가 있다”고 밝혔다.

포털 사이트 다음은 미래창조과학부의 지원 과제로 시범사업을 실시하고 있다. 정부기관의 정형데이터와 SNS에서 수집한 비정형데이터를 연계해, ▶질병 위험 예측 모델링 ▶질병 위험 추세 예측 ▶질병 위험 예보 생성을 제공하는 것이다.

개인 맞춤 서비스는 유전자 정보를 바탕으로 라이프로그를 결합해 개인의 건강상태에 최적화된 의료 서비스를 제공하는 것을 뜻한다. 이 같은 서비스는 향후 보건의료분야의 변화를 주도할 영향력이 큰 분야로 평가 받는다.

이 이사장은 "예측을 통한 건강관리 시스템 최적화와 맞춤 의료 구현으로 의료비가 최소 5%는 낮아질 것"이라며 "연간 4.5조의 의료비가 감소하고 5000여 개의 새로운 일자리가 창출될 것”이라고 밝혔다.

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