| 초록 |
○ 최근 의료기기의 발달과 개인 건강관리 기기의 보급 확대로 의료 / 건강 데이터양은 폭발적으로 증가하고 있다 . IDC(2013) 에 의하면 2012 년 의료 데이터양은 500PB(Peta Bytes, 100 억 개의 캐비닛 분량 ) 에서 2020 년 25,000PB 로 증가할 것으로 예상했다 . 데이터 종류는 매우 다양하여 영상 데이터 , 음성데이터와 웨어러블 기기의 다양한 센서 측정 데이터 , 의사 진료기록 데이터 등이다 . 이러한 의료 건강 데이터는 매우 많은 양과 다양성 및 발생 속도를 볼 때 빅 데이터로 간주한다 . ○ 해외의 경우 빅 데이터 기반 건강관리 기술이 의료 데이터 분석 후 질병 패턴을 찾아내는 건강관리 분석을 중심으로 건강증진과 질병 방지를 위한 진단과 치료 , 재활 등의 의료 행위 및 병원 경영과 정책 추진 등에 폭넓게 활용되고 있다 . ○ 글로벌 건강관리 분석 시장은 2015 년 64 억 달러 시장에서 연평균 23.8% 성장하여 2020 년에 최대 238 억 달러까지 성장할 것으로 전망된다 . 한편 의료 데이터 규모는 2015 년 153 엑사바이트에서 2020 년 2,315 엑사바이트로 연평균 72.2% 성장할 것으로 예상된다 . IDC 에 의하면 스마트 건강관리 시장 규모는 2014 년 82 억 달러에서 2018 년 124 억 달러로 연평균 10.2% 성장이 전망된다 . 해외 건강관리 빅 데이터 활용 사례를 보면 IBM 의 'Watson health cloud', GE 의 'GE health cloud', 애플의 ' 헬스키트와 케어키트 ', 구글 건강관리 벤처 'Flatiron' 과 암 진단 키트 'Guardant Health' 가 있다 . ○ 국내의 경우 국가수리과학연구소와 서울아산병원은 수술 없이 심혈관 질환을 파악하기 위한 빅 데이터 분석법을 개발하고 있다 . 앞으로 의료 개인정보보호 활용이 활성화되면 의료 데이터베이스를 활용하여 의사 시술 전에 유사 환자의 의료 자료를 참고하여 시술 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다 . 현재 건강보험심사평가원 , 국민 건강보험공단 등의 의료 공공기관에서 데이터 분석 네트워크 구축에 노력하고 있다 . 국내 건강관리 분석 기술은 세계 수준의 IT 기반으로 발전해 나갈 것이지만 건강관리 분석 도구 개발도 요구된다 . |
