빅데이터(Big Data)와 의료 보건 산업 - 2. 해외 빅데이터 활용사례

빅데이터(Big Data)와 의료 보건 산업 - 2. 해외 빅데이터 활용사례

◉ 미국 NIH의 Pillbox는 공공보건 부문의 대표적인 빅데이터 활용 사례임

- 보건부(DHHS), 국립보건원(NIH)의 지원을 받아 국립의학도서관(NLM)에서 제공하는 서비스로, 소비자가 알기 어려운 알약 또는 캡슐 형태의 약물에 대한 복용량, 부작용, 주의사항 등 의학 정보를 제공함

- 복용 중인 약물의 형태, 크기, 색깔 등의 이미지를 선택하여 검색하거나 약물의 이름, 주성분 등 입력을 통해 보다 정확한 검색을 할 수 있음

- 미국은 Pillbox 서비스 도입을 통해 연간 5,000만 달러 이상의 비용을 절감함

※ 연간 NIH에 접수되는 알약에 대한 문의 수는 100만 건 이상이고 한 건당 평균 처리비용은 약 50달러에 달함

- Pillbox의 특징으로는 제약회사가 직접 정보제공에 참여한다는 점, 사용자들끼리 의약품에 대한 정보를 공유할 수 있다는 점, 누구나 쉽게 검색할 수 있도록 직관적인 유저 인터페이스(UI)를 제공한다는 점 등을 들 수 있음

◉ 미국 Explorys는 2009년 의료서비스 부문의 빅데이터의 잠재력에 주목하여 클리블랜드 클리닉에서 분사(spin-off)된 기업으로 의료분야 빅데이터 활용에 집중함

- Explorys는 14개의 주요 통합 의료시스템으로 구성된 네트워크를 구축하고 있으며, 이로부터 천억 개 이상의 임상, 병원 경영 등에 관한 테이터가 집적됨

※ Explorys Network는 Cleveland Clinic을 포함하여 Metro Health, Summa Health system, Queens'Medical Center, Catholic Health Partners 등 200개 이상의 병원과 10만 명 이상의 의료공급자로 구성되어 있음

- 특히 Explorys는 의료분야 빅데이터 분석을 위한 클라우드 기반 플랫폼인‘Explorys DataGrid’를 개발하여 의료 데이터의 검색뿐만 아니라, 각 의료행위 사이의 데이터 갭을 이어주고 성과측정 매트릭스 등을 제공함

◉ 클리블랜드 클리닉은 자체 병원 네트워크를 통해 수집되는 데이터를 응급환자수송, 수요예측, 환자안내 등에 활용함

- GPS를 이용하여 환자의 동선을 추적하고 진료예약 최적화를 통해 진료대기시간을 20% 줄였으며, 화학치료를 위해 환자가 대기하는 시간을 1시간 이상에서 20분으로 단축했음

- 축적된 빅데이터를 바탕으로 맞춤형 의료서비스 제공을 통해 의료서비스의 질을 제고하는 동시에 환자의 만족도와 병원 경영의 효율화 달성을 추구함

◉ IBM은 슈퍼컴퓨터 Watson의 빅데이터 분석 능력을 극대화하여 의료진의 데이터 활용도를 향상시켜주는 서비스를 제공하고 있음 - Forbes, IBM's Watson Gets Its First Piece of Business in Healthcare, 2013. 2

- 현재 Watson은 6십만 건의 의학적 근거와 2백만 장의 전공서적 및 2만 5천 건의 사례 등 광범 위한 빅데이터를 분석해왔으며, 이에 IBM의 기술력이 더해져 인공지능 수준이 계속 향상되고 있음

- 클라우드를 기반으로 서비스에 가입한 의료진들은 언제, 어디서든 모바일기기 등을 통해 Watson을 활용할 수 있으며, 현재 다수의 현장 간호사들이 Watson이 제공하는 서비스를 활용중임

[사례] WellPoint의 Watson 활용 사례

■ 미국 건강보험회사 WellPoint, Inc.는 빅데이터를 활용하여 복잡한 의료 절차 등에서 발생하는 비효율성을 제거함

- 약 3,300만 명의 회원을 확보하고 있는 WellPoint는 급격히 증가하는 의료데이터의 효율적 활용을 위해 IBM Watson을 활용하고 있음

- 주로 방대한 규모의 최신 임상정보, 환자·보험기록 등 의료 빅데이터를 빠르게 분석하여 가장 연관성이 높은 맞춤형 정보를 추출하고 신뢰도를 기반으로 의료진에게 제공함으로서 정확한 의사결정을 지원함

- 의료진에게 충분한 최신 의학 지식의 제공이 가능하며 응급상황에서 빠른 판단을 지원하여 의료과실(medication errors) 발생확률을 낮추는 등 의료의 질을 제고하는 동시에 의료비를 절감할 수 있을 것으로 기대됨

출처: IBM Watson, WellPoint, Inc. case study, 2013