산·학·연, 헬스케어 서비스 향상 목표 '분산형 바이오헬스 빅데이터 사업단 출범'

▲ 사진=게티이미지뱅크
[일간투데이 김승섭 기자] 4차산업혁명시대, 의료데이터가 가상의 빅데이터로 구축되면서 이를 이용한 맞춤신약·의료기기 개발, 맞춤형 헬스케어 서비스 등이 더욱 탄력을 받을 전망이다.

산업통상자원부(이하 산업부)는 오는 2020년까지 39개 병원에서 5천만명분의 의료데이터가 축척될 것으로 보고 '헬스케어 서비스'를 향상시키기 위해 16일 경기도 수원시 아주대학교병원에서 '분산형 바이오헬스 빅데이터 사업단 출범식'을 갖고, 사업단 참여기관 간 협력을 다짐했다.

출범식에는 정부, 학계, 연구기관의 대표를 비롯해 병원 관계자 등 모두 200여명이 참석했다.

산업부에 따르면 분산형 바이오헬스 빅데이터 사업은 각 병원별로 상이한 포맷의 의료데이터를 표준화하되, 이를 한 곳에 모으는 것이 아니라 각 병원에 그대로 두고 거점(플랫폼)으로 연결하게 된다.

이후 활용단계에서 분석용 소프트웨어를 통해 각 병원의 통계적 분석결과만을 연구의뢰자에게 제공함으로써 연구의뢰자가 개별 환자의 정보에 접근하거나 볼 수 없어 개인에 대한 의료정보가 병원 외부로 나가지 않는 것이 특징이다.

예를 들어 통계적 분석결과는 'A병원의 고혈압 약 처방비중은 B약 ○○%, C약 △△%이며 B약이 C약보다 신장질환 발생위험을 몇 배 낮춤 등'과 같은 형태로, 개인에 대한 의료정보가 포함되지 않게된다.

특히 통계적 분석결과에 개인정보가 포함돼 있는지 여부를 각 병원과 사업단에서 각각 검증함으로써 개인정보 보호를 위한 이중의 안전장치를 갖추게 된다.

이와 관련, 최남호 산업부 시스템산업정책관은 "바이오헬스 빅데이터는 개인정보의 충실한 보호와 데이터 활용 사이에 적절한 균형을 이룬 방식으로 이를 통해 우리 바이오헬스산업의 혁신성장 생태계를 조성해 나가겠다"고 말했다.

또한 "앞으로 병원, 기업들은 물론, 의료소비자, 국민들의 의견을 경청해 실용적이고 지속가능한 바이오헬스 빅데이터 구축에 한 치의 소홀함도 없도록 노력하겠다"고 강조했다.

이날 춟범식에 이어 열린 포럼에서는 박유랑 연세대 의대 교수가 '빅데이터 기반 바이오헬스산업 현황과 전망'을 주제로, 이원다이애그노믹스 신상철 대표가 '유전체기반 바이오 빅데이터 비지니스 활용 현황과 전망', 김영인 눔 코리아 이사가 '라이프로그반 바이오 빅데이터 비즈니스 활용 현황과 전망', 박래웅 사업단장이 '바이오헬스 빅데이터 사업 추진계획'을 주제로 발표했으며 참석자들의 질의응답이 이어졌다.

박래웅 분산형 바이오헬스 빅데이터 사업단장은 발제를 통해 바이오헬스 빅데이터 사업의 의미와 추진계획을 발표하면서 "우리 병원의 양질의 의료데이터를 바탕으로 조속히 빅데이터 플랫폼을 구축, 바이오헬스산업의 글로벌 주도권을 잡을 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

아울러 "오늘 포럼에서 제시된 다양한 의견들을 면밀하게 검토해서 향후 사업계획에 반영해 나가겠다"고 계획을 밝혔다.

한편 분산형 바이오헬스 빅데이터 사업 개요를 살펴보면 '선행 공통데이터모델 기반 분산형 바이오헬스 통합데이터망 구축 기술 개발'을 과제명으로 선정했고, 아주대 산학협력단을 주관기관으로 삼성의료재단, 연세대학교의료원산단 등 39개 의료기관과 에비드넷, 라이프시맨틱스, 스탠다임 등 7개 기업이 참여했다.

사업기간은 2020년 12월까지로 국비 40억원을 포함해 모두 112억원이다.

이들의 최종목표는 공통데이터모델(CDM·Common Data Model·데이터 분석, 활용을 위한 데이터 표준화 모델) 기반 데이터 네트워크 구축 및 운용을 위한 핵심 기술 개발이다.

주요 사업내용은 ▲병원 보유 데이터(EMR) 표준화 및 네트워크 구축 ▲병원이 보유한 의료 데이터를 공통데이터모델(CDM)으로 표준화 ▲데이터를 분석하기 위한 SW 등 개발 및 플랫폼 구축 ▲39개 병원, 5천만명, 3만 4천 병상을 대상으로 플랫폼 구축 ▲병원이 보유한 원본데이터가 아닌 분석용 소프트웨어를 통해 각 병원 내에서 분석한 통계적 분석결과만을 공유하므로 연구의뢰자가 개별 환자의 정보에 접근하거나 볼 수 없게 하는 것이다.

또 생체신호데이터, 유전체정보 포함 확장 데이터 표준화 모델 개발 및 데이터 보안 기술 개발, 서비스 모델 개발 및 실증 지원, 병원·기업 등에 분석 결과를 제공하고 서비스 모델 개발 등 지원이 목표다.

실례로 신약개발 모델의 경우 임상환자 선별 등을 통한 임상시험 효율화 등개인 맞춤 헬스케어 모델, 산모 케어, 만성질환 헬스케어 서비스AI(인공지능) 기반 의료서비스, 고위험군 환자 알림, 환자군 선별 서비스 등이다.
저작권자 © 일간투데이 무단전재 및 재배포 금지