HIRA 빅데이터 브리프 제3권2호

빅 데 이 터

브

리

프

H

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HIRA 빅데이터 활용 가이드 _ 46

1. 유병 환자수와 발생 환자수 계산 _ 48

HIRA 빅데이터 분석 사례 _ 24

1. 차세대 스마트 헌혈 플랫폼 구축 _ 26 2. 인공지능 기반 논문・특허・보건의료 융합 분석 플랫폼 구축 _ 32 3. 모바일 질병 예측 서비스 구축 _ 37 4. 바이오 인포매틱스를 통한 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 구축 _ 42

보건의료 빅데이터 동향에서는 국내・외 빅데이터 관련 기술 개발,

활용 등 빅데이터와 관련한 최신 동향을 소개하고 있습니다.

빅데이터

동향

1. 들어가는 글

● ●보건의료분야에인공지능,빅데이터및클라우드등의신기술이적용되고다양한글로벌기업과 기술력있는스타트업이참여하면서기존생태계가확장됨  ▶_{질병치료가중심이었던보건의료분야개념의범위가건강관리까지확대되면서진입장벽이} 낮아지고참여자의다양성이증가함  ▶의료및건강관리기기,모바일애플리케이션,데이터플랫폼서비스등아이디어,기술력,소규모 자본으로도창업이가능해짐  ▶타분야의글로벌기업도기존의ICT전문성을가지고헬스케어분야에진입

국내・외 보건의료 빅데이터 활용 창업 동향

정일영부연구위원 과학기술정책연구원신산업전략연구단 [그림 1]헬스케어산업으로진입한각국의다양한글로벌기업 ●미국●네덜란드●중국●한국 애플 구글 나이키 샤오미 마이크로소프트 필립스 제품/서비스 애플와치와헬스킷 헬스케어 내 분야 내분야질병및건강관리 제품/서비스 구글핏 헬스케어 내 분야 건강관리 제품/서비스 나이키퓨얼 헬스케어 내 분야 운동 제품/서비스 미밴드(MiBand) 헬스케어 내 분야 운동 제품/서비스 헬스볼트(HealthVault) 헬스케어 내 분야 건강관리 제품/서비스 헬스슈트디지털플랫폼 헬스케어 내 분야 질병및건강관리 삼성 제품/서비스 심밴드(Simband) 헬스케어 내 분야 건강관리

● ●신기술을통해정밀한보건의료빅데이터분석이가능해지면서다양한비즈니스모델의창출이 가능해짐  ▶_{개인의건강및생활・환경데이터전반을통합하여개인에게최적화된의료및건강관리서비스} 제공가능 ● ●국내의경우기존주력산업의한계로미래신성장동력의발굴이필요한가운데빅데이터기반의 헬스케어산업이하나의대안이될수있음  ▶_{헬스케어는인구의고령화와정밀의료패러다임의변화속에새로운일자리창출이가능한} 유망창업분야로지목되고있음  ▶2013년 맥킨지 보고서에 따르면, 빅데이터를 통해 통해 미국 의료비의 약 7%를 절감할 수 있으며보건의료부분에서빅데이터활용시높은가치창출과경제적효과가발생한다고분석됨1)

2. 각 국의 보건의료 빅데이터 관련 정책

● ●각 국에서 보건의료 빅데이터를 활용한 창업을 지원하기 위해 추진되는 정책은 정책 자금이 지원되기보다는실제데이터를민간에서활용할수있도록데이터관련제도정비와분산된 데이터를모으고활용할수있는플랫폼과인프라구축이진행

1) 미국의 헬스케어 데이터 구축 및 활용 정책

●

●(개요) 미국에서 2015년에 발표한 정밀의료계획(Precision Medicine Initiative)은 개인별

최적화된의료시스템의구축을위해유전정보,환경,생활습관등의차이를종합적으로고려한 개인맞춤형질환치료및예방법개발을목표로함  ▶(세부목표)①대규모코호트구축※,②개인맞춤형암치료및예방법개발,③프라이버시 보호및신뢰구축,④규제검토및정보공유플랫폼개설,⑤민간-정부간의협력관계구축임 ※초기프로그램명은정밀의료계획의대규모코호트구축프로그램(PMICohortProgram)이었으나,2016 년10월부터자발적인시민의참여를위해AllofUs연구프로그램으로명칭변경

● ●(데이터구축)AllofUs연구프로그램은개인의생활습관,환경및생물학적구성이건강과 질병에어떻게영향을주는지탐구하기위해백만명이상의자발적코호트를구축하고자하는 프로그램  ▶_{2017년6월부터파일럿프로그램을시행하여25,000여명이등록하였으며,2018년5월부터} AllofUs리서치프로그램의전국적인참가자등록을시작함  ▶수집되는데이터는참여자의전자건강기록(electronichealthrecords),신체계측정보,생체 시료수집및참가자개인정보(ParticipantProvidedInformation)를연계해서데이터를구축 ● ●(데이터활용방안)AllofUs리서치프로그램은구축되는보건의료빅데이터의활용방안을 높이기위해광범위한이해관계자들로부터활용사례(usecases)를수집하였으며2019년에첫 번째버전이공개될예정  ▶총1,100개의활용사례들을9가지의건강상태분야(healthconditions)와7가지의연구분야 (cross-cuttingthemes)로분류하여공개 [그림 2]AllofUs리서치프로그램활용사례의분류 자료:AllofUsResearchProgram홈페이지

2) 일본의 헬스케어 데이터 활용을 위한 제도 정비

● ●일본은『제5기과학기술기본계획』,『일본재흥전략2016』,『신산업구조비전』및『미래투자전략 2017』에서경제성장과사회문제해결의핵심이데이터임을강조하면서데이터기반선순환형 비즈니스모델창출노력및데이터활용방안강구2) ● ●일본은 전 산업의 빅데이터 활용도를 높이기 위해 「개인정보보호법」을 개정했으며 보건의료 분야의경우「차세대의료기반법」을제정 ● ●「차세대의료기반법」은의료분야의데이터활용을위해개인정보를익명・가공하고개인의권리를 보호및배려하기위해데이터활용의구조정비를목적으로함3)  ▶_{익명・가공 관련 사업은 기술・자금・인력이 풍부한 복수의 민간사업자가 참여해서 데이터를} 관리하고정부는익명・가공사업자를관리하는지원기관을설립하여데이터통합등의업무 수행4)  ▶_{익명・가공정보의주요이용자(제약회사,연구기관,행정기관등)는익명화처리된데이터를} 통해다양한성과를창출하고이를환자와의료기관에피드백함으로써데이터이용및활용의 선순환구조형성

3) 국내의 헬스케어 데이터 구축 및 활용 정책

● ●(보건복지부)국내보건의료공공기관내에보유하고있는빅데이터를연계하여연구등에활용할 수있도록『보건의료빅데이터플랫폼구축』사업추진예정5)  ▶_{본 플랫폼은 건강보험심사평가원, 국민건강보험공단, 질병관리본부, 국립암센터 등에서} 보유한보건의료빅데이터를공익과연구목적으로연구자에게제공할예정 ● ●(산업통상자원부) 병원에 축적된 양질의 의료정보를 산업에 활용할 수 있도록 분산형 바이오 빅데이터구축사업을시행6)  ▶_{의료데이터유통의제약요인}※_{극복을위해병원의원본데이터를수요기업에제공하는방식} 대신,병원과수요기업간에분석결과만거래 ※개인정보관련법과제도적제약으로인해환자의진료기록정보를외부로유출・공개하는것은어려움

 ▶2018년5월산업통상자원부는아주대학교병원,한국오디세이컨소시엄(KOHDSI)및국내 대형병원39개기관등과협력하여분산형바이오헬스빅데이터사업단출범 ● ●(관계부처합동)데이터가치사슬전주기를활성화하기위해데이터구축,데이터유통및데이터 활용계획수립7)  ▶_{(데이터구축및개방)각분야별양질의데이터가수집되어제공될수있는‘빅데이터센터’와} ‘빅데이터플랫폼’구축  ▶(데이터유통)중소・벤처기업이데이터를활용하여새로운비즈니스모델을개발할수있도록 데이터구매및가공비용을지원하는‘데이터바우처사업’추진  ▶(데이터 활용) 국민들이 데이터 활용에 따른 혜택을 체감할 수 있도록 본인의 동의 하에 개인데이터를활용하는마이데이터(Mydata)사업추진

3. 각국의 보건의료 빅데이터 기반 창업 사례

1) 환자가 생성하는 건강정보 기반의 페이션츠라이크미

(PatientsLikeMe)

● ●(개요)미국의페이션츠라이크미는환자의거대소셜네트워크이면서환자데이터플랫폼으로 자사의파트너기업에게환자가제공한정보를판매하여수익을창출  ▶대표적인2가지비즈니스모델은①환자가제공한투여량,부작용,증세,가족력,연령,신체 정보등을익명화해제약사와연구기관등에유료로판매하거나②제약사의임상시험참여자 모집을신속하고정확하게매칭해주는것임 ● ●(데이터가치)페이션츠라이크미데이터의가치가높은이유는제약사등에서신약임상연구의 환자모집등에활용할수있기때문임  ▶60만명의환자가하나의커뮤니티에모여있어임상시험참여자를보다쉽게모집할수있는 중요한플랫폼이되고있음

● ●(사업모델의 방향성) 페이션츠라이크미는 중국의 인공지능 기반 헬스케어 서비스 기업인 아이카본엑스(iCarbonX)*로부터 2017년에 100만 달러 투자를 받으면서 환자의 유전체 분석정보까지수집하고자함  ▶_{페이션츠라이크미는유전체분석을수행해주는DigitalMe연구프로그램을진행하고있는데} 향후유전체분석정보까지수집될경우현재보다영향력있는환자데이터플랫폼으로성장 가능 [그림 3]페이션츠라이크미에등록되어있는임상시험 자료:PatientsLikeMe홈페이지 *아이카본엑스(iCarbonX)의CEO왕쥔(王俊)은중국유전체기업인BGI(BeijingGenomicsInstitute)의공동설립자로게놈분석만으로 모든생명현상을설명할수없다는판단하에아이카본엑스를설립하고다양한보건의료데이터를생성하는기업에전략적으로투자

● ●(데이터활용정책)페이션츠라이크미에서는사용자의개인정보를2가지범주①제한된데이터 (RestrictedData),②공유데이터(SharedData)로구분하여관리하며이중공유데이터는 판매및활용가능하도록내규를수립 [그림 4]페이션츠라이크미투자유치현황 [표 1]페이션츠라이크미의개인정보의구분 자료:Crunchbase홈페이지,접속일:2019.04.238)

제한된 데이터 (Restricted Data) 공유 데이터 (Shared Data)

•Name •Emailaddress •Password •Mailingaddress •Dateofbirth •Genomewidesinglenucleotidepolymorphism analyses •wholeexomesequencinganalyses •wholegenomesequencinganalysis •IPAddress •Biographicanddemographicinformation •Condition/diseaseinformation •Treatmentinformation •Symptominformation •Outcomescoresovertime •Sensorinformation •Laboratoryresultsandbiomarkers •Statusofindividualgenesorvariants •Individualandaggregatedstructuredsurvey responses 자료:PatientsLikeMe홈페이지,접속일:2019.04.20

2) 환자가 생성하는 건강정보와 블록체인을 활용한 휴먼스케이프

(Humanscape)

● ●(개요)휴먼스케이프는국내에서창업한블록체인기반의환자네트워크로,희귀질환환자들의 건강 정보를 데이터로 가공하고 환자의 건강 데이터를 필요로 하는 제약사, 연구기관 등이 환자들에게직접적절한보상을지급하고데이터를활용할수있는데이터허브를제공 ● ●(사업의특징)페이션츠라이크미와의차이점은참여하는환자에대한보상체계마련과안전한 데이터거래를위해블록체인기술을적용했다는점임  ▶_{휴먼스케이프에서는환자들이생성하는정보에대해코인을통해보상해서환자의지속적인} 참여를유인하고자함  ▶민감할수있는환자의건강데이터거래를위해블록체인기술을적용하여환자,의료기관, 제약사,정보사업자등참여자간에안전하게교환하고저장가능하도록기술적방안을마련 [그림 5]휴먼스케이프비즈니스모델 자료:휴먼스케이프홈페이지,접속일:2019.04.239)

3) 유전체 분석정보 기반의 23andMe

●

●(개요) 미국의 23andMe는 소비자가 의료기관을 거치지 않고 직접 유전체 분석(direct to

customer-genetictesting,DTC-GT)을의뢰하고결과를받을수있는서비스를제공 ● ●(사업전략) 23andMe의 비즈니스 모델은 고객으로부터 유전체 분석 서비스를 의뢰받아 유전정보를분석하고분석된데이터를기반으로의학및신약개발에데이터를활용  ▶_{3가지비즈니스모델:①소비자의뢰유전체분석,②연구서비스,③신약개발사업} ● ●(수집 데이터) 23andMe는 고객의 광범위한 데이터를 수집하고 있는데 등록정보, 유전정보, 자체보고된정보,민감정보및사용자컨텐츠등을수집하고저장함 ● ●(데이터활용)23andMe의고객이데이터활용에동의하지않는다면개인정보는사용되지않으나

개인의 유전정보(genetic information) 및 자체 보고된 정보(self-reported information)는 개인의동의없이도23andMe의연구에사용될수있으며23andMe의제3자서비스제공자와

[그림 6]23andMe비즈니스모델 자료:FindMyFamilyMagazine접속일:2019.04.22.10)

4) 데이터 기반의 인공지능 닥터 바빌론 헬스(Babylon Health)

● ●(개요)바빌론헬스는영국에서2013년설립된기업으로개인의건강평가,치료법에대한조언, 24시간의사와의상담과예약등의서비스를제공함  ▶과학자, 개발자 및 의사들이 함께 참여하여 구축한 인공지능 시스템과 머신러닝 기술의 결합으로채팅을통해나타나는증상과위험요인들을식별하여피드백제공  ▶_{많은 일반의와 환자간의 상호작용에서 이루어진 진단을 데이터베이스화하여 AI를 ‘교육’} 시키는것에초점  ▶비교적간단하고반복적인사례들에대해서는AI의진단만으로도충분할수있도록하여실제 일반의의업무부담을감소시킴12) ● ●(서비스이용현황)2018년6월기준으로북런던지역의26,000명이상의시민들은바빌론앱을 통해NHS서비스를이용  ▶_{바빌론서비스에풀타임으로근무하는의료진의수는약250명정도이며재택에서스마트폰을} 통해환자들을만나고평균적으로연간112,000달러가량의수입창출  ▶_{NHS는이와같은변화에따라오프라인클리닉을위해배정한예산중2,650만달러가량을} 바빌론으로재배치 ● ●챗봇을활용한의료서비스제공시환자와의감정적교류와진료내용이외의의사소통등에서는 실제 의료진을 완전히 대체할 수 없기 때문에, 바빌론 헬스는 의료진을 돕는 역할에 한정될 것으로예상13) [표 2]BabylonHealth기업개요 구 분 내 용 챗 봇 화 면 설립 2013년 본사●위치 영국런던 처리●데이터●타입 대화형텍스트(chat),음성(voice) 타겟●사용자 환자,임상의 자금조달 8,500만달러(2017.4월기준) 직원●수 350명이상 웹사이트 https://www.babylonhealth.com/ 자료:babylonhealth홈페이지참고(2018.10.30.)

5) 환자의 처방 정보 기반의 약품 배송 서비스 필팩(PillPack)

● ●(개요)2013년미국에서설립된필팩은환자의모든처방전정보를통합하여환자가복용해야 하는약을날짜와시간별로분류한뒤1회복용량을개별포장하여환자에게맞춤배송해주는 서비스를제공  ▶환자가홈페이지에서회원가입을하고평소이용하는약국의정보를입력하면필팩담당자가 해당약국에연락해고객의처방전과처방약을양도받은후고객의자택으로배송 ● ●(서비스필요이유)미국인구의10%인약3천2백만명은각기다른5개의처방전을복용하며 이로 인해 약을 복용중인 미국인의 절반가량이 약을 제대로 복용※_{하지 않고 있어 보험료를} 높이는문제가발생14) ※미국의약국은약을1회복용단위로개별포장하지않고,종류별로플라스틱통에담아주기때문에환자가 처방에맞게약을제대로복용하기가쉽지않음 ● ●(서비스이용현황)필팩은무료배송으로환자의의약품비용만청구하고있는데2017년기준1 억달러이상의매출을기록하고있으며4만명이상의고객을보유15)  ▶_{여러종류의약을다량처방받아복용해야하는만성질환자와거동이불편한노인층이향후} 많이사용할것으로예상 [표 3]필팩의약품배송서비스 필팩의 약품 포장 방식 필팩 서비스에 대한 고객의 의견 자료:필팩홈페이지및트위터,https://twitter.com/PillPack(2018.10.30.)

4. 보건의료 빅데이터 창업을 위한 정책 제언

● ●국내보건의료빅데이터기반의헬스케어창업이활성화되지못한주요원인은실제민간에서 활용할수있는데이터가부족하고정부의강력한규제가존재하기때문  ▶국내보건의료관련공공기관에서다수의데이터를보유하고있지만데이터간의연계성이 미흡하고민간에서쉽게접근해서활용하기어려움  ▶_{국내는미국보다훨씬강력한수준에서개인정보및보건의료정보를보호하고있으나데이터} 활용측면에서는법적으로상당부분준비되어있지않음  ▶유럽 개인정보보호법(GDPR)에서는 데이터 보호 관련 규정도 강력하게 제시되어 있지만 데이터활용측면에대해서도여러가지방안※_{을모색해서조항을제정}16) ※개인정보를 익명정보와 가명정보로 구분하고 가명정보의 활용에 대해서는 GDPR 전문과 본문에서 상세히규정 ● ●국내에서헬스케어빅데이터를활용한창업이활성화되기위해서는정부가데이터활용에대해 합리적이고유연한규제적용과함께헬스케어분야에특화된창업지원정책이필요함  ▶보건의료 빅데이터 활용을 위해 「개인정보보호법」, 「정보통신망법」, 「의료법」 등 관련법의 검토및개정필요  ▶_{예비창업기업이데이터를활용하여비즈니스모델을개발할수있도록다양한시범사업등이} 필요  ▶국내헬스케어창업생태계는창업에서재투자까지연결되는선순환구조를갖추지못하고 있기때문에본분야에특화된지원정책필요

[부록]보건의료빅데이터기반창업사례 사례명 데이터 종류 수행주체 (연간 수익) 주요 내용 Wellframe 의료정보, 생체정보 벤처기업 2011 $2M •미국 보스턴 기업으로 환자들의 건강상태를 실시간으로 확인가능한대시보드를제공하고의사와환자가공유할수 있는플랫폼 •의사는개인생체정보와복약정보등을통해치료계획을 세울수있음 Babylon● Health 의료정보 벤처기업 2013 $1.8M •Babylon Health는 영국에서 2013년 설립된 기업으로 개인 건강 평가, 치료법에 대한 조언, 24시간 의사와의 상담과예약등의서비스를제공함 •과학자,개발자및의사들이함께참여하여구축한인공지능 시스템과머신러닝기술의결합으로채팅을통해나타나는 증상과위험요인들을식별하여피드백제공 Flatiron ●Health 의료정보 벤처기업 2012 $2.9M Roche인수 $1.9B (18.02.15.) •미국뉴욕에본사,Oncology에특화된EHR소프트웨어를 사용함,치료뿐아니라실제로암연구를위해real-world evidence를개발함 •거대한 커뮤니티가 있음(256명의 암 임상의, 6개의 학술연구센터,상위15개암치료회사와파트너를맺음) •최근,Roche가2018년2월15일FlatironHealth의모든 지분을인수한다고공식발표함17) Lumiata 의료정보 벤처기업 2013 $8.6M •개별환자나특정환자군을대상으로각종증상과진단결과, 치료 절차, 투약 기록 등 방대한 데이터를 분석해 질환 발병가능성을예측하고,그질환에대한의료적함의점을 추출하여환자와병원에게최적의치료플랜을제공 •서적,저널,공공데이터,그리고다른기업으로부터수집한 데이터등1억6천억건이상의데이터를활용하여질병과 환자가어떻게연관되는지를그래프로표현하는빅데이터 시스템개발 enlitic 의료정보 벤처기업 2014 $2M •2014년 설립된 미국 기업, 의료 이미징 솔루션기업으로 방사선이미지를분석해서가장적합한의사에게전달하고 빠른진단을가능하게함 •enlitic의알고리즘은방사선과의사패널보다폐암의사례를 50%더정확하게식별했으며,X-ray에서뼈를평가할때, X-ray이미지전체의0.01%만큼미세한골절을판단함. •비즈니스모델은방사선기술자를대체할수있는기술임으로 방사선전문의의비용을절감하는비용을공유하여수익을 창출하는것을기반으로함18)

사례명 데이터 종류 수행주체 (연간 수익) 주요 내용 Ada●Health 의료정보 벤처기업 2011 $3M •영국의벤처기업으로2011년설립하여2016년에처음Ada app출시,현재GooglePlay와Appstore에등록되어있고 4백만명의사용자와10만개의리뷰가등록됨(평점:4.7/5) •100명의의사,과학자,엔지니어와팀으로개발19) •이스라엘보험회사로부터입수한과거20년간250만명의 환자데이터로채팅봇을개발함 •충분한정보를사용자에게제공해불필요한의사진찰횟수를 줄이는목적을가지고있음 •4백만명의사용자와10만개의평점이등록됨(4.7/5.0) Health●Gorilla 의료정보 벤처기업 2011 •환자의의료데이터와생활습관데이터를모두모아서환자의 건강이력을완성함 •(제공업체)파트너를맺은광범위한랩과의료시설에서즉시 전자기록을주고받을수있음,또한,의료기록을환자와가족 구성원,간병인,전문가와간호사등보안된매세지플랫폼을 통해채팅으로공유할수있음 •(환자) 10분 안에 모든 의료 진료 기록을 가져올 수 있고, 의사와간병인과의진료기록을공유할수있고,진료예약을 쉽게잡을수있으며진료알림기능,예방에대한건강정보 제공등의서비스를제공받을수있음 Gliimpse 의료정보 벤처기업 2013 애플인수 $200M (16.08.22.) •글림스는연구실,병원,약국등으로부터모든종류의건강, 의료관련정보를수집해한개의공유할수있는전자보고서를 만드는서비스제공 •사진이나문서,이미지등비정형데이터에대한수집도허용 •애플은 분산되어 있는 개인의 건강, 의료 관련 정보들을 하나로수집하기위해헬스케어데이터수집전문스타트업인 '글림스(Gliimpse)'를2016년에인수 Qualaris 의료시설 관련정보 벤처기업 2011 •2011년설립한미국기업이고,클라우드기반의소프트웨어 플랫폼으로 자동화된 데이터 수집, 분석, 보고를 통해 의료 조직전반을효율적으로개선함 •체크리스트를데이터화해서종이문서에적지않고체크가능 하고,분석가능하도록함 •100개이상의적용가능한내용이있지만,대표적인사례로는 낙상방지,환자의질,환자의경험,세균감염예방,환자와의 의사소통개선이있음 •(병상에서의낙상방지)입원환자들의낙상사고가많은데,14 가지 질문에 대한 체크를 해서 낙상을 예방함. 예) 관찰일, 낙상방지체크리스트(벨누르는곳이근처에있는가,소지품이 침상바깥에있는가,침상영역이정돈되어있는가등)

사례명 데이터 종류 수행주체 (연간 수익) 주요 내용 Welldoc 의료정보, 생체정보 민간기업 2005 $3.8M •환자의행동양식을아는것이만성질환자의치료에는중요 •2014년제2형당뇨병환자에게출시된웰닥(Welldoc)의 블루스타당뇨병관리서비스는환자가스스로당뇨병을잘 관리하도록돕고환자의관리정보를담당의사에게제공해 더욱좋은진료를제공할수있도록돕는것을목표 •일반적인 건강관리 앱 서비스와 다른 점은 웰닥은 올스크립트(Allscripts EHR) 전자의무기록과 결합되어 있고이서비스를사용하는것으로보험적용을받을수있음 필팩 의료정보 (처방정보) 벤처기업 2013 $8.7M 아마존인수 $1B (18.06.28.) •아마존이 필팩 인수를 통해 제공하게 될 서비스는 고객들에게복용할약을배송해주는서비스 •환자의 처방전을 통합하여 날짜와 시간대별로 환자가 복용해야 할 약을 분류하고, 복용해야 할 날짜와 시간을 적은작은투명한비닐백에처방전을분류하여배송 •가격은집근처약국에서드는비용과동일하며별도의요금을 부과하지 않는데 이로써 환자가 처방전을 잘못 복용하는 가능성자체를제거하였으며본서비스를통해약을제대로 복용할가능성이61%에서97%까지상승가능 Patients● LikeMe _환자제공 의료정보 벤처기업 2004 $23.7M •페이션츠라이크미는 2,500개 이상의 질병에 대하여, 전 세계 60만 명 이상의 환자들이 가입한 거대한 소셜 네트워크로가입할때철저하게익명으로운영되나자신의 질병및복용약등에관한정보는제공하게되어있음 •60만 명의 환자가 하나의 커뮤니티에 모여 있기 때문에 페이션츠라이크미는 임상시험 참여자를 모집할 수 있는 중요한 플랫폼이 되고 있는데 제약회사들은 이 사이트에 임상시험을공개하고환자들은여기에서자신이등록할수 있는임상연구를찾거나추천받을수있음 휴먼스케이프 환자제공 의료정보 국내 벤처기업 2016 •휴먼스케이프는 블록체인 기반의 환자 네트워크로, 개인 건강기록 서비스와 커뮤니티를 통해 난치, 희귀질환 환자들의건강정보를데이터로가공 •환자의건강데이터를필요로하는제약사,연구기관등이 환자들에게직접적절한보상을지급하고데이터를활용할 수있는데이터허브를제공

사례명 데이터 종류 수행주체 (연간 수익) 주요 내용 루닛 의료영상정보 국내 벤처기업 2013 •의료의 진단 분야 중에서도 X-ray와 유방촬영술 분야의 의료영상판독인공지능기술을개발 •2017년 11월 공개한 ‘루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)’ 는 인공지능 기반의 실시간 의료영상 진단 소프트웨어로, 전세계에서주목을받고있음 뷰노 의료영상정보 국내 벤처기업 2014 •2014년 설립된 국내 의료 인공지능 스타트업으로, 자체 개발한딥러닝엔진인VunoNet을기반으로국내대형병원 및제약사등과다양한질환에대한진단보조기술개발 •2018년 상반기 중 흉부 X-ray 및 CT 기반의 폐암 진단, 안저질환 진단 등의 영상 기반 인공지능 진단 보조 소프트웨어뿐아니라,생체신호를기반으로한심정지조기 예측소프트웨어도인허가를착수할계획 자료:정일영외(2018),「4차산업혁명시대의빅데이터기반의료서비스현황조사」,한국임상시험산업본부

참고문헌

1)신수용(2018),스마트한헬스케어빅데이터활용을위해『융합연구리뷰』2월호 2)정일영・구원모(2018),헬스케어생태계구축을위한데이터통합방안,과학기술정책연구원 3)이승현・오정윤(2018),보건의료빅데이터활용을위한일본의법제동향,한국보건산업진흥원 4)차세대의료ICT기반협의회(2016),「의료정보취급제도조정실무팀(B)」보고서 5)보건복지부(2017.12),『보건의료빅데이터플랫폼시범사업추진계획(안)』 6)산업통상자원부보도자료(2017.04.17.),『바이오빅데이터구축으로4차산업혁명본격시동』 7)관계부처합동(2019.01.16),「데이터・AI경제활성화계획」 8)https://www.crunchbase.com/organization/patientslikeme 9)https://humanscape.io/kr/index.html 10)http://findmyfamilymagazine.com/2120-2/ 11)https://www.23andme.com/en-int/about/privacy/    WhathappensifyoudoNOTconsentto23andMeResearch?Ifyouchoosenotto complete a Consent Document or any additional agreement with 23andMe, your PersonalInformationwillnotbeusedfor23andMeResearch.However,yourGenetic InformationandSelf-ReportedInformationmaystillbeusedbyusandsharedwithour thirdpartyserviceproviderstoasoutlinedinthisPrivacyStatement. 12)Babylonhealth,https://www.babylonhealth.com/(2018.10.30.) 13)BBC(2018.06.27.)“BabylonclaimsitschatbotbeatsGPsatmedicalexam”, https://www.bbc.com/news/technology-44635134(2018.10.30.)

14)Forbes(2015.04.15.), “Pharmacy Startup PillPack Could Change The Way America TakesItsMedicine”,https://bit.ly/2UvqpWN

15)한국투자증권(2018.07.25.),「미국헬스케어산업(2),현실화되는아마존의꿈」

17)RocheMediaRelease(2018.02.15.),https://bit.ly/2Axc4SR(2018.08.08.)

18)Nanalyze(2016.04.04.), “Enlitic: Deep Learning Algorithms for Medical Imaging”, https://bit.ly/2L1UzRV,(2018.6.14.)

HIRA 빅데이터 분석 사례에서는 HIRA 빅데이터를 활용하여 분석된

주요 이슈 분석, 연구 결과 등 다양한 활용 사례를 소개하고 있습니다.

이번 호에서는 건강보험심사평가원에서 개최하고 있는 보건의료 빅데이터

활용 창업아이디어 공모전

※

_{수상 사례들을 소개합니다.}

※건강보험심사평가원에서 민간 산업계 발전과 보건의료 분야 창업 및 일자리 생태계 조성을위해'15년부터공모전을매년개최하고있음

빅데이터

분석 사례

1. 배경 및 목적

● ●대한민국의혈액수급부족문제는매년심화되고있으며,향후지속적으로심화될것으로예상됨  ▶_{혈액재고량이5일치미만으로떨어지는‘혈액수급위기일수’는‘14년61일에서’16년241일로} 점점증가하고있어,대한적십자사혈액관리본부는혈액관리효율성제고를위해힘쓰고있음  ▶이러한혈액수급문제는국내의저출산고령화현상이가속화됨에따라지속적으로심화되어 ‘25년에되면현재의83%수준으로급감할것으로예상됨1) ●

●개인이 헌혈을 하게 되는 요인에 대해 ‘계획된 행동이론(Theory of Planned Behavior)’을

적용한기존연구들이있음  ▶‘계획된 행동이론(Ajzen, 1991)’2)은 이성적 행위이론을 확장한 이론으로, 개인의 행동은 행동의도에의해결정되는데이것은주관적규범과태도에의해설명된다고보고있음  ▶_{이 외에도 헌혈에 영향을 주는 요인들로 ‘자기효능감’}3) 4)_{, ‘가족 및 친구의 영향’}5)_{, ‘주위의} 영향과기술적규범’6)_{등이제시됨} ● ●대한적십자사 혈액관리본부와의 공동 조사 결과, 현재 헌혈자들의 재헌혈에 영향을 주는 요인으로는‘본인을위한가치’와‘혈액관리에대한신뢰’등이제시됨  ▶_{특히초회헌혈자들의재헌혈에는혈액관리에대한신뢰,다회헌혈자들의재헌혈에는본인을} 위한가치에대한요인이중요하게작용함 소속기관 작성자 SKT사내벤처‘RedConnect' 김광섭,안혜연,정주상 본내용은2018년창업아이디어공모전에최우수상을수상한‘RedConnect’의사례임

차세대 스마트 헌혈 플랫폼 구축

● ●‘차세대 스마트 헌혈 플랫폼’은 헌혈자에게 우수한 ‘개인 인센티브’를 지급하고, 이로 인해 헌혈자가지속적으로헌혈을할수있도록하여혈액부족문제를해결하고자함  ▶_{현재 헌혈자의 헌혈의 집 재방문율은 10.3%}7)_{에 그치고 있으며, 혈액검사는 주로 감염병} 검사가1회진행되고있음  ▶혈액 검사를 개인의 건강 검사 위주로 확충하고, 이렇게 생산・누적된 정보를 보건의료 빅데이터와연계하여‘개인맞춤형건강리포트’로제공한다면헌혈자에게헌혈을지속할수 있는‘개인화인센티브’가될것으로판단됨  ▶이에 따라 헌혈자 혈액 검사 결과를 건강보험심사평가원(HIRA)에서 제공하는 보건의료 빅데이터로분석해개인맞춤형건강리포트를제공하는방법을시도함

2. 구축 방법

[그림 1]서비스구조도 ※헌혈자의주요민감정보는대한적십자사서버내에서처리되며헌혈자만조회가능 [대한적십자사 BIMS・홈페이지 서버] [Red Connect 서버]

① 헌혈예약 및 전자문진 요청 ② 헌혈자 정보 확인 요청 ③ 헌혈예약승인 ⑩ 실시간 헌혈 내역 건강관리 데이터 혈액 위치 알림 제공 ④ 헌혈진행 ⑥ 보건의료빅데이터요청 ⑦ 데이터 전송 및 분석지원 ⑧ 건강관리콘텐츠요청 ⑨ 건강관리콘텐츠 및 데이터 제공 헌혈자 건강관리 서비스 제공 적십자 헌혈자 보건복지부 다양한 헬스케어 업체 ⑤ 헌혈자 관련 데이터 전송

● ●대한적십자사의데이터를활용하여헌혈자의혈액이동경로와헌혈자건강정보를제공  ▶_{헌혈자에게헌혈된혈액의구체적인이동상태를알림}  ▶혈액검사결과를누적하여헌혈자의혈액수치변동정보를제공하고,기타건강정보를관리하여 본인의건강상태확인 ● ●이를 건강보험심사평가원과 국민건강보험공단의 보건의료 빅데이터와 연계・분석하여 향후 예측되는질환정보,통계를헌혈자에게제공함  ▶헌혈자의혈액검사항목중개인건강상태와밀접한연관을가진항목추출후,해당항목과 밀접한상관관계를가진다빈도질병을선별하여수치와발병률의상관관계확인 [그림 2]콜레스테롤질환여부에따른‘뇌졸중’,‘심근경색’환자군특성(예시)

[그림 3]콜레스테롤질환여부에따른‘뇌졸중’,‘심근경색’발병비율(예시)

[그림 4]플랫폼구축화면(예상)

● ●‘간편하고믿을수있는헌혈’  ▶_{(간편 헌혈 예약) 현재 낙후된 모바일 헌혈 앱을 폐쇄하고 새로운 UI/UX를 갖춘 신규 앱을} 구축하여,스마트폰앱을통해개인및단체가간편하게헌혈을예약할수있도록도움  ▶(혈액상태조회)헌혈이후헌혈자혈액의구체적인이동상태(헌혈의집→혈액원→검사센터 →출고)를헌혈자에게알림으로써혈액관리에대한신뢰도제고 ● ●‘본인건강을위한헌혈’  ▶(혈액검사결과누적조회)혈액검사결과를누적하여헌혈자가본인혈액의수치변동을 한눈에파악할수있도록정보제공 ※현재일반헌혈자는‘ALT,총단백,B형간염,C형간염,매독,말라리아,인체T림프바이러스,비예기항체, ABO아형’검사,만30세이상헌혈자중연도내전혈2회이상자,성분헌혈4회이상자는‘콜레스테롤, 요소질소,AST,알부민’에대한추가검사를1회적으로실시  ▶_{(기타건강정보관리)그간1회적이고파편화되어있던건강검사정보를하나의플랫폼에서} 통합・관리하여헌혈자는누적된혈액검사정보및신체계측정보를바탕으로관련헬스케어 컨텐츠를추천받는등자가관리를시행할수있음  ▶(보건의료 빅데이터 연계 분석) 건강보험심사평가원과 국민건강보험공단의 보건의료 빅데이터를가공하여,향후발병할것으로예측되는질병의가공통계를헌혈자에게제공함

4. 결론 및 향후 계획

● ●‘차세대스마트헌혈플랫폼’구축을통한헌혈에대한패러다임전환으로혈액수급부족문제를 해결함  ▶_{스마트폰앱을통해간편하게헌혈예약을하고,헌혈상태에대한정보를제공하여혈액관리에} 대한신뢰도제고  ▶헌혈을통해본인의건강상태및향후발병예측질환에대한정보등‘개인화인센티브’제공 ● ●‘차세대 스마트 헌혈 플랫폼’ 출시 이후 지속적인 해외 홍보를 통해 한국의 우수한 혈액관리 사례를알리고,이를정부와민간이건강관리빅데이터를통해새로운서비스를만들고사회적 가치를창출하는우수한사례로써전파해나갈예정임

참고문헌

1)대한적십자사혈액관리본부,2016년혈액사업통계연보,2017 2)AJZEN,Icek.Thetheoryofplannedbehavior.Organizationalbehaviorandhumandecision processes,1991,50.2:179-211. 3)GILES,Melanie,etal.Anapplicationofthetheoryofplannedbehaviortoblooddonation: theimportanceofself-efficacy.Healtheducationresearch,2004,19.4:380-391. 4)FERGUSON,Eamonn,etal.Improvingblooddonorrecruitmentandretention:integrating theoretical advances from social and behavioral science research agendas. Transfusion, 2007,47.11:1999-2010.

5)MCCOMBIE, Randy P. Blood donation patterns of undergraduate students: Family and friendshipcorrelates.JournalofCommunityPsychology,1991,19.2:161-165.

6)RIVIS,Amanda;SHEERAN,Paschal.Descriptivenormsasanadditionalpredictorinthe theoryofplannedbehavior:Ameta-analysis.CurrentPsychology,2003,22.3:218-233. 7)대한적십자사혈액관리본부헌혈진흥팀제공

1. 배경 및 목적

● ●보건의료정책결정,의료현장활용및바이오기업의R&D등에서보건의료빅데이터의수요가 증가하고있음  ▶_{단기간에많은데이터가축적되는보건의료빅데이터특성상방대한자료를수작업으로분석,} 검색하는것은어려움이있음 ● ●특히보건의료관련특허검색은해당키워드가포함된리스트즉,단어입력방식으로이뤄지는데 검색후불필요한자료를거르는과정이필요해전문가에게도쉬운작업은아님  ▶반복적인연관키워드생성작업과불필요한자료를제외하는작업은수개월이걸리기도하여 일반인이수행하기는매우어려움 ● ●따라서기계학습기반원천알고리즘을활용하여누구나쉽게검색할수있는보건의료융합분석 플랫폼을구축하고자함

인공지능 기반 논문・특허・보건의료

융합 분석 플랫폼 구축

소속기관 작성자 빈닷컴 정철우 본내용은2018년창업아이디어공모전에우수상을수상한‘빈닷컴’의사례임

2. 구축 방법

● ●논문・특허・보건의료빅데이터융합・분석  ▶논문・특허등연관된데이터를융합・분석하여분석결과를고도화  ▶_{Businessdata와융합하여시장예측,사업분석에활용} ● ●인공지능기반빅데이터분석  ▶_{텍스트마이닝,머신러닝,자연어처리,복잡계네트워크이론등의인공지능관련기술활용}  ▶전문가들의업무및연구효율성을고도화하고일반인도쉽게접근가능

3. 구축 결과(예시)

[그림 1] 보건의료빅데이터・논문・특허융합분석시스템 [그림 2]인공지능기반보건의료빅데이터・논문・특허융합분석플랫폼개요 Machine-Learning,● Text-Mining, Complex-Network 의●알고리즘●독자●개발 선행조사엔진, 유사문서분석엔진, 내용분석엔진 등●다양한●분석엔진 직관적인●UI/UX, 여러●BIG-DATA가 유기적으로●통합 Business Big●Data 누구나, 언제, 어디서나 쉽고 빠르게 전문지식을 분석할 수 있는 "인공지능 기반 논문・특허・보건의료 융합 분석 플랫폼 Paper Big●Data Healthcare Big●Data Patent Big●Data

1) 주요 특징 및 기능

● ●선행조사  ▶한・두개의키워드만을사용하여원하는보건의료빅데이터,논문,특허를분석하고그룹핑  ▶관련기술및데이터를쉽고빠르게찾을수있는분석툴제공 ● ●유사문서분석  ▶_{보건의료빅데이터,논문,특허등이종문서간에도유사한문서제시}  ▶_{거시적관점에서의학기술을조망할수있는분석툴제공} ● ●내용분석  ▶형식에상관없이증상,처방등을입력하여원하는정보를쉽게습득할수있음  ▶작성중인논문이나처방전등을분석하여참고할자료출력 [그림 3]플랫폼구축화면(예상)

4. 결론 및 향후 계획

[그림 4]향후개발계획 선거예측●플랫폼 2017년 BIO●Platform -●●●뉴스●키워드●제공●및●● 실시간●이슈/트렌드●분석 -●Fake●News●식별●엔진 NEWS●Platform -●●●판례●동향●및●인사이트 -●●실시간●인공지능● 어드바이스●엔진 LEGALTECH●Platform -●●●순수●자체●기술로●개발 -●●인공지능●빅데이터●분석의● 새로운●패러다임●제시 -●●●회의록●요약●및●분류/정리 -●●관련●문서와●통합●분석●및● 카테고리화 스마트●회의록 빅데이터●인공지능 분석엔진●개발 2018년 -●●●일반인도●쉽게●이용●가능 -●●논문/특허/의료정보를● 실시간●종합●분석 -●●쉽고●빠른●기술●동향●조사 -●●새로운●개념의●검색●방식 논문/특허/의료정보 통합●분석●플랫폼

2) 기대 효과

● ●정책결정,R&D방향설정,연구개발및의료현장에서활용할수있는플랫폼  ▶의료현장에서특정질환의주요증상과최신치료기술및약품정보를실시간으로분석하여 활용할수있음  ▶현재 연구되고 있는 의료기술과 상용화된 약품 및 의료기구, 의료현장에서 실제 사용되는 처방・치료등을분석하여연구방향을결정하고아이디어를획득할수있음 ● ●제약・바이오기업들을위한의료산업시장분석  ▶_{특정약물・의료기구의시장현황및예측할수있음}

● ●의료정보/논문/특허 통합 분석 플랫폼을 기반으로 전문의료진이 간편하게 참고할 수 있는 어드바이저로진화하여업무및연구효율성고도화 ● ●빅데이터인공지능분석엔진을기반으로다양한분야로진출하여누구나쉽게정보를얻을수 있는플랫폼을구축하고자함  ▶보유한원천기술을바탕으로자연어로이루어진빅데이터분석  ▶_{의료정보/논문/특허통합분석외에도판례분석,스마트회의록,뉴스분석플랫폼,선거예측} 플랫폼등다양한분야진출예정

1. 배경 및 목적

● ●보건의료빅데이터관련기술이발전함에따라질병예방및관리중심의인공지능헬스케어 애널리틱스서비스가부각됨  ▶_{글로벌컨설팅업체인‘프로스트&설리번’은보건의료관련인공지능시장규모가약11배증가(’1} 4년6억3400만달러→’21년66억6200만달러)하고,연평균40%성장세를이어갈것으로 예상함  ▶미국보건의료분야의경우,인공지능도입을통해2026년에는연간1500억달러의비용절감 효과를창출할것으로기대  ▶_{한국보건산업진흥원(KHIDI)의 ‘보건산업브리프’에 따르면 헬스케어 애널리틱스가 질병 치료} 중심에서예방및관리중심의맞춤형치료로변화할것으로예상됨 소속기관 작성자 비바(VIVA) 박한 본내용은2017년창업아이디어공모전에입선한‘VIVA’의사례임 [그림 1]헬스케어애널리틱스의대표데이터

모바일 질병 예측 서비스 구축

전자의무기록 데이터 제약●및 연구개발●데이터 환자●활동●및 정서●데이터 의료비용●및 보험●청구●데이터

● ●환자의진료불만족문제를해결할수있는양적・질적성장의추진방안필요  ▶_{‘한국의료분쟁조정중재원’의의료분쟁조정접수및개시현황자료(2018년)에따르면의료사고} 및분쟁과배상금액은매년증가하고있음  ▶‘보건복지통계연보(2017)’의 의료서비스 불만족도 조사 결과를 보면 주요 불만족 원인은 ‘ 의료비(24.1%)’,‘치료결과미흡(20%)’,‘긴대기시간(19.5%)’등임 ● ●병원의방문전(후)에환자에게필요한질병정보를제공하여병원을선택하는폭을넓혀줄수 있는병원비교서비스필요  ▶본 서비스는 의료 서비스 품질 향상을 위해 공공 부문의 평가지표와 환자들의 평가정보를 소비자에게제공하여,합리적으로병원을선택하도록의사결정을유도하고자함  ▶_{또한진료만족도향상을위해병원에방문하기전환자에게맞춤형질병정보를제공하여,} 진료현장에서환자와의사간의의사소통이효과적으로이루어질수있도록함

2. 구축 방법

● ●주요사용데이터 [그림 2]주요활용데이터 환자●표본●데이터셋 건강보험심사평가원 질병●통계●데이터셋 의료자원●현황●데이터셋 진료비●현황●데이터셋 국민건강보험공단 건강검진●데이터셋●등●

● ●기술개요 [그림 3]기술개요 질병에●대한●증상●빅데이터를●모(母)●데이터로●하여●BASEDATA로●초기●지도학습을●개발

1

음성인식을●통한●텍스트화는●구글●STT●API를●이용하며●텍스트화된●음성●결과를 AWS●TensorFlow●서버로●음성●결과,●월(계절),●성별,●나이를●전송

2

서버에선●음성●결과를●토큰화●알고리즘을(Python●Tokenization)●이용하여● 특정●문구별로●문자열을●분리한●후,●BASEDATA의●DB에서●부위●or●증상,●월,●성별,●나이●등의● 의료●빅데이터●가중치를●이용

3

퍼셉트론(Perceptron)●방식으로●증상을●나열,●선택된●증상들에●대해 델타규칙으로●오차●범위를●줄여●학습●데이터●강화

4

연관된●증상을●클릭●후●추가●문진●카테고리를●취합●시, 연관●증상들에●내포된●추가●문진●데이터를●이용하여●추가●문진을●시행

5

최종●결과는●선택●증상,●월(계절),●성별,●나이,●추가문진●결과를●토대로 초기●RNN(순환●신경망)방식을●이용하여●결과를●유추하며●RNN방식의●순환적●재귀●방식을 이용하여●BASEDATA의●가중치와●이전●결과를●DEEP하게●분석하여●신뢰도를●높임

6

[그림 5]병원비교서비스개발화면 ● ●병원평가정보및병원비데이터를활용한병원비교서비스개발 [그림 4]문진서비스개발화면

3. 구축 결과(예시)

● ●병원방문전후사전질병예측및의료정보제공하는인공지능문진서비스개발

4. 결론 및 향후 계획

● ●2017년 보건의료 빅데이터 창업 아이디어 공모전 수상을 시작으로 병원 전자의무기록과 연동가능한인공지능문진솔루션을개발진행중임  ▶_{다양한기관과MOU를체결하여보다의미있고유용한의료데이터사업추진예정임} [그림 6]서비스소개화면

바이오 인포매틱스를 통한

개인 맞춤형 헬스케어 서비스 구축

소속기관 작성자 한국의료인공지능(주) 염승민 본내용은2017년창업아이디어공모전에입상한‘한국의료인공지능(주)’의사례임

1. 배경 및 목적

● ●국내의 당뇨병 등 만성질환 환자는 매년 증가하고 있으며, 이로 인한 국가, 환자의 부담도 증가하고있음  ▶_{경제적부담뿐만아니라까다로운식단관리등으로인해환자들은어려움을겪고있음} ● ●보건의료빅데이터를활용한기술들이발전함에따라만성질환환자를효율적으로관리할수 있는방안들이마련되고있음 

▶하지만 국내의 의료 데이터 시스템은 미국 NCBI(National Center for Biotechnology

Information)및미군의료시스템MED-COM에비해아직부족한실정임 ● ●이에한국의료인공지능(MAIK)에서는국내보건의료빅데이터를활용하여한국인맞춤형연구를 진행하고함  ▶건강보험심사평가원 및 국민건강보험공단의 자료를 이용하여 헬스케어 서비스 이용자에게 피드백을주는클라우드시스템연구를진행함

2. 구축 방법

[그림 1] 공공데이터와연관된인공지능알고리듬 ● ●서비스이용자의식사정보,혈당수치등을음성인식혹은텍스트입력을통해데이터를수집하고, 수집한데이터와빅데이터를융합・분석하여만성질환과합병증의연관성을확인함  ▶_{건강보험심사평가원과국민건강보험공단의의약품성분약효정보조회서비스,국가건강검진기관} 정보코드조회서비스,국민건강검진정보데이터이용 ● ●분석한 정보는 서비스 이용자가 스마트폰을 통해 손쉽게 접근할 수 있도록 API연동을 위한 Python코드등으로제공  ▶서비스이용자는제공된인공지능분석결과통해,식품-이용자간만성질환변화수치를예측할 수있음  ▶이로인해이용자는주도적으로건강한식단관리,만성질환관리,비만및운동관리를실현할 수있음

● ●본서비스는한국인을위한인공지능(A.I)헬스케어어시스트를지향하고있음  ▶직접손으로적거나기록,관리하는과정없이인공지능비서의대화를통해기록하고,건강을 관리를할수있음  ▶한국인 선호 음식(3,000가지)과 서양화되고 있는 한국인 소비 식품의 성분(Substances)을 포함한87만가지(탄수화물,단백질,지방,미네랄및무기염류등)를분석하여개인의다이어트 관리,혈당(당뇨인특화버전)관리및영양관리를진행함 ● ●이용자는식단에관해궁금한점을어플리케이션의인공지능을이용한챗봇(Chatbot)을통해 물어보고,국가표준식품성분데이터와사용자의혈액성분을분석한결과를맞춤형으로피드백을 받을수있음  ▶_{본 서비스의 인공지능 프로토콜은 식품이 이용자에게 미치는 영향을 데이터화 시켜 정확한} 판단을내릴수있게도와줌  ▶이는 항상 식단에 신경써야하는 당뇨병 같은 만성질환 환자들의 고충을 덜어주고, 인슐린에 의존하기보다주도적인식단관리를병행하여바람직한건강관리를할수있게함 [그림 2]서비스화면(예시)

3. 구축 결과(예시)

● ●병원방문전후사전질병예측및의료정보제공하는인공지능문진서비스개발

 ▶또한사용자는피를수시로뽑거나건강검진기관에갈필요없이모바일디바이스를통해환자 치료가이드를지속적으로제공받음으로써의식적으로만성질환을관리할수있음 [그림 3]인공지능헬스케어개인별분류어시스트

4. 결론 및 향후 계획

● ●한국의료인공지능(MAIK)에서구축한서비스는각자개인의바이오인포매틱스(BioInformatics) 이론에기반하여개발된아이템임  ▶각자개인의생체정보에보건의료빅데이터를융합・분석하여차별화된건강관리방안등을 수립할수있도록도움을줌 ● ●한국의료인공지능(주)은 유관 기관 등과 향후 국내외 이용 가능한 실질적인 연구들을 협력할 예정임

HIRA 빅데이터 활용 가이드에서는 HIRA 빅데이터에 대한 구조를

소개하고, 대표적인 통계 분석 방법을 안내하여 연구자들이 쉽게

HIRA 빅데이터를 활용할 수 있도록 지원하고자 합니다.

빅데이터

활용 가이드

유병 환자수와 발생 환자수 계산

1. 용어 정의

● ●대상 질환이 연구기간 동안 대상 집단에서 확인되거나, 새로 발생하는 비율로 질환의 규모, 위험도등을측정할때활용됨  ▶_{연구수행과정에서실질적인분석을실시하기전,기초통계량등을산출하고자할때주로} 사용됨 ● ●유병률과 발생률은 동시에 언급되는 경우가 많지만 개념은 서로 다르므로 활용 목적에 따라 구분하여활용해야함  ▶유병률:연구기간동안대상집단에서대상질환을가지고있는인구비율로연구기간전에 질환이발생한인원도포함됨  ▶발생률:연구기간동안대상집단에서대상질환이새로발생한인구비율로연구기간내에 질환이새로발생한인원만포함됨 ● ●본가이드에서는‘원격접속통계분석시스템’에서유병률과발생률산출을위한유병환자수와 발생환자수를계산하는일반적인방법을안내하고자함

2. 자료 범위 결정

● ●유병,발생환자수를계산하고자하는대상질환이속한상병변수의범위에따라자료셋팅이 달라짐  ▶대상질환이주상병,제1부상병에있는경우를기준으로한다면200테이블(명세서일반내역) 만 필요하지만, 후순위 부상병에 있는 경우까지 포함한다면 400테이블(수진자 상병 내역) 연계한셋팅이필요함

1) 200테이블만 활용하는 경우(주상병, 제1부상병)

● ●200테이블은‘원격접속통계분석시스템’에탑재된데이터셋중파일명이‘t200_’으로시작되는 데이터셋이며,이에대한설명은‘resvarinfo_200'에서확인할수있음 [그림 1]200테이블과변수설명(예시) ①200테이블 ②200테이블변수설명

● ●주상병코드(MAIN_SICK)과부상병코드(SUB_SICK)에대상질환이기재된명세서를추출  ▶그림2와같은명령문을대상질환이나필요한변수들에따라변경하여필요한명세서추출 [그림 2] 200테이블에서대상질환이기재된명세서추출프로그램(예시) /*●@는●계정에●따라●다르며,●접속●시●확인●가능함●*/ libname●tt●'/vol/userdata@/users/sta_room@@@'; /*●①주상병●또는●부상병코드가●‘J06'으로●시작되는●명세서●추출●*/ proc●sql; create●table●j06a●as select●mid,●jid,●main_sick,●sub_sick,●recu_fr_dd from●tt.t200_ex●

where●main_sick●like●'J06%'●or●sub_sick●like●'J06%'; quit; /*●②주상병코드만●‘J06'으로●시작되는●명세서●추출*/ proc●sql; create●table●j06b●as select●mid,●jid,●main_sick,●recu_fr_dd from●tt.t200_ex

where●main_sick●like●'J06%'; quit;

● ●그림2의명령문을활용하여추출한결과는그림3과같음  ▶추출 기준에 따라 그림 3과 같이 명세서들이추출되며,환자가 여러번 진료를 받은 경우에 수진자개인식별대체키(JID)가중복될수있음 [그림 3] 200테이블에서대상질환이기재된명세서추출결과(예시) ①주상병또는부상병코드가‘J06'으로시작되는명세서추출결과 ②주상병코드만‘J06'으로시작되는명세서추출결과

 ▶400테이블은 200테이블과 그림 5와 같은 형태의 차이가 있으며, 제1부상병 외에 모든 상병들이기재되어있음

2) 200테이블과 400테이블을 연계하여 활용하는 경우(모든 상병)

● ●400테이블은‘원격접속통계분석시스템’에탑재된데이터셋중파일명이‘t400_’으로시작되는 데이터셋이며,이에대한설명은‘resvarinfo_400'에서확인할수있음 [그림 4]400테이블과변수설명(예시) ①400테이블 ②400테이블변수설명

● ●400테이블은 수진자개인식별대체키(JID)와 요양개시일자(RECU_FR_DD)가 없어, 명세서 조인키(MID)를활용하여200테이블을연계후에대상질환이있는명세서를추출함 [그림 5]200테이블과400테이블형태의차이 1.200테이블은10번명세서에있는주상병(MAIN_SICK)과제1부상병(SUB_SICK)만기재됨 2.400테이블은10번명세서에있는모든상병들이기재되며,상병의순위(SICK_SNO)가매겨짐 ①:주상병,②:제1부상병,③~:나머지상병 [그림 6] 400테이블에서대상질환이기재된명세서추출프로그램(예시) /*●‘AJ06'으로●시작되는●명세서●추출●*/ proc●sql; create●table●j06c●as select●t1.mid,●t2.jid,●t1.sick_cd,●t2.recu_fr_dd

from●tt.t400_ex●t1●left●join●tt.t200_ex●t2●on●(t1.mid●=●t2.mid)

where●t1.sick_cd●like●'AJ06%'; quit;

3. 유병 환자수 계산

● ●앞서대상질환이기재된명세서만추출한데이터에서요양개시일자(RECU_FR_DD)를활용하여 유병률산출기간에해당하는명세서추출 ● ●그림6의명령문을활용하여추출한결과는그림7과같음 [그림 7] 400테이블에서대상질환이기재된명세서추출결과(예시) [그림 8]연구기간에해당하는명세서추출프로그램(예시) /*●‘J06’으로●진료받은●명세서●중●2017년●명세서●추출●*/ proc●sql; create●table●j06_2017_pre●as select●mid,●jid,●sick_cd,●recu_fr_dd from●j06c

where●recu_fr_dd●between●'20170101'●and●'20171231'; quit;

4. 발생 환자수 계산

● ●앞서대상질환이기재된명세서만추출한데이터에서요양개시일자(RECU_FR_DD)를활용하여 발생률산출기간에해당하는명세서추출  ▶발생환자는 연구기간에 새로 발생한 환자들만 포함하기 때문에 연구기간 이전에 발생한 환자들의명세서는제거해야함  ▶추출된자료의수진자개인식별대체키(JID)변수를활용하여유병환자카운트 [그림 9]유병환자수계산프로그램(예시) [그림 10]연구기간에해당하는명세서추출프로그램(예시) /*●2017년에●‘J06’으로●진료받은●환자수●계산●*/ proc●sql;

select●count(distinct●jid)●as●n_jid●

from●j06_2017_pre;● quit; /*●‘J06'으로●2017년에●새로●진료받은●환자의●명세서●추출●*/ proc●sql; create●table●j06_2017_inc●as select●mid,●jid,●sick_cd,●recu_fr_dd from●j06c● where●recu_fr_dd●between●'20170101'●and●'20171231'●and● ●●●●●●●●●●●jid●not●in(select●distinct●jid●

●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●from●j06c●

●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●where●recu_fr_dd●between●'20070101'●and●'20161231'); quit;

5. 맺음말

● ●유병환자수와발생환자수계산을위해서는먼저대상질환의기준범위를우선설정해야함  ▶대상질환의기준을주상병,제1부상병으로만하는경우는200테이블만,모든상병으로하는 경우는200테이블,400테이블을연계하여자료셋팅이필요함 ● ●유병환자수와발생환자수는연구기간전의발병여부에따라구분됨  ▶_{유병 환자수는 연구기간에 대상 질환의 진료기록이 있는 모든 환자수를 계산하고, 발생} 환자수는이중연구기간전에진료기록이있는환자를제외하고계산함 ● ●본가이드에서는유병환자수와발생환자수의일반적인계산방법을소개했지만연구성격에 맞게필요변수와기간,범위등을고려하여계산하여야함  ▶추출된자료의수진자개인식별대체키(JID)변수를활용하여발생환자카운트 [그림 11]발생환자수계산프로그램(예시) /*●2017년●‘J06’이●새로●발생한●환자수●계산●*/ proc●sql;

select●count(distinct●jid)●as●n_jid●

from●j06_2017_pre;● quit;

발 행 월 2019년●5월 발 행 인 김●승●택 발 행 처 [26465]●강원도●원주시●혁신로●60 전 화 1644-2000 홈 페 이 지 www.hira.or.kr 디자인・기획 전우용사촌(주)

빅 데 이 터

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