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빅 데이터 통하여 질환 심화 패턴 제시 가능
빅 데이터 통하여 질환 심화 패턴 제시 가능
  • 임현재 기자
  • 승인 2019.10.18 17:10
  • 댓글 0
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빅 데이터 분석은 실시간 교통 현황 검색에만 유용할까? 오늘 입원 환자는 언제 다시 병에 걸려 재입원할까? 더욱 병이 깊어지기 전에 미리 알고 교통 상황 대비 하듯이 준비 할 수 없을까? 빅 데이터 분석 기술에 기반하여 1천만 명 이상의 의료 데이터를 분석함으로써 해결의 실마리를 잡았다.

UCSF (University of California, San Francisco) 연구팀과 백효정 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI) 슈퍼컴퓨팅응용센터 선임연구원이 초고성능 컴퓨터와 빅 데이터 분석 기술을 활용한 원천 기술을 세계 최초로 제시 했다.

미 연구진과 백효정 박사는 1천만 명의 20여 년간 축적된 19백만 건의 의무기록을 기반으로 모든 가능한 질환 691종에 대한 각 환자의 1년 주기 재입원과 합병증 패턴을 모델링 하였다. 이를 통해 알려지지 않았던, 실제 조현병(Schizophrenia) 환자의 횡문근융해증(Rhabdomyolysis)* 합병증 모델을 성공적으로 입증했다.

고령화에 따른 천문학적인 의료 서비스의 지출이 예상된다. 따라서 현재 입원환자의 1~2년 내의 재입원과 합병증 패턴을 모델링 하는 것이 향후 인공지능 개발과 관련된 원천 기술이다.

그러나 국가별, 생애 주기별, 인종별 재입원과 합병증 패턴의 정량화는 기존 의료진의 경험에 기초한 전통적인 접근법으로는 수십 년의 기간이 소요 된다.

미 연구진과 백 박사는 캘리포니아 주의 20여 년간 축적된 수천만 건의 입원 기록을 확보하고, 다차원 시계열 그래프 분석(Directed Acyclic Graph modeling, GAP) 기법을 개발함으로써, 5천여 질병에 대한 생애주기별 질환궤도 (Disease Trajectory)“를 제시, 알려지지 않은 조현병 환자의 합병모델을 증명 하였다.

한발 더 나아가, 연구진은 개발된 모든 질환궤도가 다수의 의료진과 의학 연구자들이 활용 할 수 있도록 디즈니 시각 효과 팀과 협업을 통해 국가규모의 질환궤도 모델을 가시화하고, 전체 분석 결과를 웹을 통해 공개하였다.

 

임현재 기자 limhj@hmgp.co.kr

 


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