[기고] 바이오-ICT 융합 기술 및 데이터3법과 의료 산업 활성화 이슈
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[기고] 바이오-ICT 융합 기술 및 데이터3법과 의료 산업 활성화 이슈
  • 석주원 기자
  • 승인 2021.01.19 15:31
  • 댓글 0
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의료 빅데이터 활용 위한 개인정보 보호 방안 필요

[글=박세환 Ph.D.]
  ㈜기술법인 엔펌(ENF) 전문위원(Chief Consultant)
  한국산업기술진흥협회-ReSEAT프로그램 전문위원
  한국CCTV연구소(KCI) 영상보안CCTV산업발전연구회 회장
  용인시정연구원 비상임연구위원
  한국과학창의재단 전문가형과학기술분야진로컨설턴트
  한국기술교육대학교 창업지원센터 자문위원
  한국생산기술연구원 국가청정지원센터 클린팩토리구축진단전문가

4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위한 다양한 대안 중 하나로 바이오-ICT 융합 산업이 빠르게 확산되고 있다. 이번 호에서는 개인 맞춤형으로 최적화된 의료 서비스를 제공하기 위한 바이오-ICT 융합 기술 개발 동향에 대해 설명하고 이를 토대로 바이오-ICT 융합 기술 TRM(Technology Road Map)을 제시한다. 아울러 데이터3법 개정을 통해 파생된 의료 빅데이터 활용 강화, 국내외 의료 빅데이터 정책 추진 동향을 중심으로 데이터3법과 의료 산업 활성화 이슈에 대해 설명한다. 끝으로 스마트폰 기반의 센서 단말 SW 플랫폼 기술을 통해 새로운 응용서비스를 만들어 내는 프레임워크로 발전하고 있는 바이오-ICT 융합 기술의 시사점을 제시한다.

 

노령 사회를 대비한 바이오-ICT 융합 산업

4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위한 다양한 대안 중 하나로 바이오-ICT 융합 산업이 빠르게 확산되고 있다. 전 세계적으로 노령 질환 및 만성 질환자들이 지속적으로 늘어나고 있으며, 한국은 이미 고령 사회로 진입한 상황이다. 고령 사회의 진입은 지난 수십 년간 경제 성장을 이끈 인구 효과가 앞으로는 한국 경제의 최대 리스크 요인이 될 것이라는 우려가 있다.

이러한 리스크를 완화시키고 웰빙(well-being)을 추구할 수 있는 LBS(Location Based System) 등 첨단 기술과 융합된 데이터 산업이 의료 산업 전반에 확산되고 있다. 전 세계적인 데이터 경제(data economy)로의 전환 추세와 함께 의료 빅데이터 분석 및 활용에 따른 부작용을 최소화할 수 있는 안전장치를 강화하여 데이터 경제를 활성화시키기 위해 국내에서는 데이터3법 개정이 이루어졌다. 이러한 움직임은 첨단 기술을 활용한 데이터의 생산, 유통, 수집, 분석, 이용 서비스를 제공하고자 하는 데 목적이 있다.

이처럼 바이오-ICT 융합 기술(개인 맞춤형으로 최적화된 건강 진단 및 질병 예방 기술)을 활용하여 웰빙 마인드를 지향한 효율적인 의료 서비스가 등장함에 따라 의료 데이터의 특성을 반영한 맞춤형 상품(하드웨어, 서비스, 플랫폼, 솔루션 등)이 지속적으로 개발되고 있다. 웰빙 마인드 지향의 효율적인 의료 서비스를 제공하기 위해서는 바이오-ICT 융합 기술을 기반으로 한 맞춤형 건강진단 및 질병 예방 기술이 요구된다.

 

의료 빅데이터 분석 기술 동향

개인 맞춤형으로 최적화된 의료 서비스를 제공하기 위해서는 IoT 기반 바이오-ICT 및 모바일 헬스케어 기술, 질병 및 환자 관리를 위한 바이오 센서 및 생체 인식 기술, 의료 정보화 및 원격 의료 시스템 기술 등 다양한 바이오-ICT 융합 기술이 적용되어야 한다. 그러나 국내 기업의 의료 빅데이터 활용률은 7.5%에 불과하고, 분석 기술 수준은 전 세계 하위권(63개국 중 56위)에 머물고 있는 것으로 나타났다. 의료 빅데이터 활용률이 낮은 이유는 매우 강력한 수준의 개인정보 보호 제도로 인해 개인의 의료 데이터를 공유할 수 있는 기반이 미비하기 때문이다.

빅데이터 분석 기술을 활용한 유전자 분석 기술은 암을 포함한 난치 질환과 유전체학(Genomics) 등 분야의 빅데이터 분석 기술로 발전하고 있다. 의료 빅데이터 분석 분야는 글로벌 ICT 기업들이 기술 시장을 주도하고 있다. 빅데이터 분석 기술을 활용한 유전자 분석 기술을 효과적으로 정착시키기 위해서는 미래 맞춤형 의학 프로그램에서 직면하게 될 빅데이터 분석을 정보 과학에 적응시켜 해결할 필요가 있다.

이를 위해 맞춤형 의학과 컴퓨터 지원 진단 학문이 직접적으로 환자를 이롭게 하는 것을 증명할 수 있는 연구가 필요하다. 웨어러블 플랫폼과 스마트폰 연동을 통한 주요 빅데이터 분석 사례로는 2015년 eMRG(Electronic Medical Records & Genomics) 프로젝트가 있다. 이 프로젝트는 PGRNseq(차세대 염기 서열 분석 플랫폼)를 통해 유전체를 분석하고 해당 정보를 CDSS(Clinical Decision Support System)와 연결된 EMR(전자 의료 기록)에 통합해 과정과 결과를 평가하고 있다.

빅데이터 분석 기술을 활용한 유전자 분석 기술은 초고속 컴퓨팅 기능과 인터넷을 통해 대량의 유전자 분석 정보를 바이오 의학에 안전하게 생성-유지-이동-분석하여 ‘오믹스(-omics)’ 데이터를 환자 임상 데이터와 같은 다른 데이터 세트와 통합해야 하는데, 이에 필요한 사회기반시설(infrastructure)이 부족하다. 현재로서는 유전자 분석 데이터를 분석하고 저장하는 것보다 이들 데이터를 생성하는 비용이 높은 편이다.

또한, 한 곳의 데이터를 다른 장소로 이관시키는 일이 용이하지 않다. 그 이유는 데이터 이송이 주로 내부 정보를 가진 외부 드라이버를 통해 이루어지기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최신의 복호화 기능을 가진 우수한 안전장치의 사용, 유전자 분석 정보의 암호화 알고리즘을 가진 보안 시스템 구축이 필요하다.

 

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