건강보험심사평가원이 추진 중인 빅데이터 분석을 통한 질병 감시·예측 서비스가 진일보하고 있다. 

다만, 심평원은 이 같은 서비스가 실시간 반영이 어렵다는 점을 감안해 의약품 처방 조제 정보(DUR)을 적극 활용함으로써 ‘리얼타임’을 잡겠다고 강조했다. 

심평원 의료정보융합실 권의정 연구원은 25일 ‘보건의료 빅데이터 활용사례 및 방향제시’를 주제로 열린 제37차 심평포럼에서 이 같이 강조했다. 

심평원이 준비 중인 빅데이터 분석을 통한 질병 감시·예측 서비스란, 심평원에 집적된 전국민 진료정보와 DUR 정보, 타 기관의 공공데이터를 융합·연계해 감염병 의심환자 발생 현황을 조기에 파악하고 이동경로를 감시하는 서비스다. 

권 연구원은 “메르스 사태를 계기로 한국형 질병감시 예측 서비스 개발에 대한 사회적 요구도가 높아지면서 심평원에서도 올해부터 중점적으로 추진 중”이라며 “잠재적으로 발생 가능한 질병 예방 활동 지원을 통해 국민건강에 기여하게 될 것”이라고 말했다. 

심평원의 빅데이터 분석을 통한 질병 감시·예측 서비스는 모니터링이 필요한 우선 항목을 선별해 타깃 질환을 선정하고, 선정된 타깃 질환의 최근 3~5년간 청구 자료를 통해 처방 내역을 분석한다. 

이어 처방 내역 분석 결과를 통해 특정 질환에 공통으로 처방된 약제를 조합하고, DUR 시스템과의 연계를 통해 유사한 처방 시 감염병 발생을 의심하는 구조가 된다. 

예를 들어 인플루엔자의 경우, 의사 또는 환자 특성에 따라 다르겠지만 오셀타미비르, 아세트아미노펜을 처방하는 등 유사한 처방 패턴이 발생할 가능성이 높다. DUR에서 이 같은 처방 패턴이 반복적으로 포착된다면, 인플루엔자 유행을 의심해볼 수 있다는 것이다. 

실제로 심평원이 역검증을 실시한 결과에 따르면 오셀타미비르를 처방한 패턴을 살펴 보니 74.5%의 확률로 인플루엔자 환자에게 처방됐다. 오셀타미비르와 아세트아미노펜을 함께 처방한 경우도 76.1%의 확률로 인플루엔자 환자로 나타났고, 오셀타미비르+덱시부프로펜 처방 중 77.8%는 인플루엔자 환자였다. 

권 연구원은 “심평원에서는 빅데이터 분석을 통한 질병 감시·예측 서비스 구축을 위해 이 같은 처방 패턴에 대한 자료를 산출해 놓은 상황”이라며 "그동안 감염병, 질병 정보의 실시간 반영이 어려웠던 부분을 DUR 정보를 통해 리얼타임을 잡고자 한다”고 강조했다. 

특히 심평원은 자신들이 갖고 있는 전국민 진료정보 및 DUR 정보를 행정자치부의 인구거주지정보와 주민등록정보, 기상청의 기상기후관측정보 등과 융합하는 방안도 추진 중이다. 

우선 GIS 솔루션을 활용한 공간 시각화 서비스는 행자부의 인구거주지정보와 주민등록정보를 융합해 지역별 환자거주지 기준 감염병 의심환자가 발생한 정보를 지도에 표시하는 솔루션이다. 

권 연구원은 “GIS 솔루션을 이용해 특정 거주지역의 환자가 이용한 의료기관 소재지를 파악해 환자의 이동경로도 분석할 수 있고, 감염병 환자가 이용한 의료기관의 위치와 이용 환자 수 분석도 가능하다”며 “의료기관 소재지 정보는 매월 갱신되므로 감염병 또는 질병 발생 시점별로 변화를 파악할 수 있다”고 설명했다. 

이와 함께 심평원은 기상청의 기상기후데이터와의 융합도 고려하고 있다. 평균기온과 일강수량, 대기오염 데이터를 질병별 명세서 데이터와 융합한다는 것이다. 

예를 들어 이산화질소(NO2)의 농도 변화에 따라 호흡기질환의 발행 위험도를 예측, 기상예보에서 정보를 제공한다는 복안이다. 

권 연구원은 “이산화질소는 호흡기 질환에 악영향을 미치는 만큼 기상기후정보에서 제공되는 이산화질소 농도가 높을 때 호흡기질환 발생 위험도를 예측할 수 있을 것”이라며 “향후 일기예보에서 날씨와 온도에 이어 질환 발생 위험도 정보도 제공될 수 있을 것으로 예상한다”고 말했다. 

이어 “빅데이터 분석을 통한 실시간 질병감시·예측 서비스는 환자 안전을 위협하는 상황이 발생할 경우 조기에 대응이 가능해 잠재적 질병 발생을 예방할 수 있다”고 덧붙였다.