[공감신문] 김대환 기자=급증하는 치매 관련 질환을 해결하기 위해 국가가 이미 보유하고 있는 보건의료 빅데이터를 활용하자는 의견이 나왔다.

7일 국회의원회관 제8간담회실에서 빅데이터를 통해 치매 질환 해결을 위해 ‘보건의료 빅데이터 활성화를 위한 정책간담회’(자유한국당 윤종필 국회의원 주최)가 열렸다.

보건복지부와 분당서울대학교 병원의 ‘2012년 치매유병률 조사’에 따르면 우리나라의 치매 유병률은 2010년 8.7%에서 2050년 15.1%로 약 두 배 가까이 증가할 것으로 예측된다. 이러한 수치는 세계적인 증가속도보다 훨씬 가파른 수준이다. 치매유병률이란 노인 인구 100명당 치매환자 수를 뜻한다.

특히, 보건복지부 ‘제3차 치매관리종합계획수립연구’에서는 세계 치매 관리비용이 2018년에는 약 1조 달러에 이르고, 2030년에는 2조 달러를 넘어설 것으로 예측됐고, 우리나라도 치매로 인한 사회적 비용이 2013년 11조 7000억 원에서 2060년 43조 2000억 원까지 늘어날 것으로 예상된다고 전했다.

최호진 대한치매학회 총무이사는 “연구 결과들을 종합해 보면 시간이 지날수록 치매 환자와 치매관리 비용이 증가한다는 것을 알 수 있다. 이에 따라 정부는 지난 2017년 9월 18일 ‘치매국가 책임제 추진계획을 발표했다”고 밝혔다.

치매국가 책임제 내용에는 ▲치매 안심센터 전국적 설치 ▲장기요양 서비스 확대 ▲치매안심요양병원 확충 ▲치매 관리 부담 완화 ▲치매 예방 및 치매 친화적 환경 조성 ▲전주기 치매 R&D 실시 등이 있다.

전문가들은 현재 우리나라는 세계 최고의 헬스케어 빅데이터 인프라를 보유하고 있기 때문에 정부의 치매 국가 책임제가 더욱 효과를 내기 위해서는 보건 의료 빅데이터의 활용이 중요하다고 강조한다.

이에 대해 최호진 이사는 치매 분야에 보건의료 빅데이터 활용하기 위해서는 몇 가지 문제점을 해결해야 한다고 지적했다.

최 이사는 “치매 관련 질환의 다양성, 치매 진단의 복잡성, 치매 치료 약제의 보험 급여 문제 등 치매 관련 질환의 문제들은 빅데이터 활용이 어렵다”며 “이러한 부분들은 치매 전문가들의 판단이 중요하다”고 말했다.

특히, 그는 “치매 관련 빅데이터 자료의 특성상 개인정보 보호 및 자료 접근의 어려움과 청구 데이터 및 검진 데이터 해석의 어려움이 있다”며 “이를 해결하기 위해서는 통계 전문가의 개입이 필요하다”고 전했다.

김헌성 빅데이터 임상활용연구회장은 “정보 사회에서는 데이터->정보->지식의 단계로 구성된다”며 “현재 의료인의 입장에서 바라본 실제 임상현장에서는 대부분의 데이터에서 단순한 정보를 얻어낸 것에 멈춰있을 뿐, 지식의 단계로 넘어가지 못한 상태”라고 주장했다.

그는 “의료 데이터를 제일 잘 아는 사람은 당연히 의료진이다. 의료 데이터에 대한 해답은 결국은 의료진들로부터 도움을 받아야한다. 데이터에서 정보를 얻어내는 과정, 정보에서 지식을 풀어내는 모든 일련의 과정에 의료진들이 적극적으로 개입돼야한다”고 강조했다.

김헌성 연구회장은 “데이터를 직접 다루는 경험 많은 의료인들이 필요하며, 의료계를 너무나 잘 알고 있는 정보전문가들의 협업이 필요한 시점”이라며 “데이터에 관심이 있는 의료인들이나, 의료계에 관심이 있는 비 의료인들에게 단편적인 지식을 벗어난 실용적인 입장에서의 올바른 의료정보와 지식을 공유할 공간이 필요하다”고 역설했다.

한편, 이날 토론회에서는 보건의료 분야 빅데이터 활용에 대한 회의적인 반응도 나왔다.

나해란 여의도성모병원 정신건강의학과 교수는 “실제 임상현장에서는 현재로서 여러 분야에서 우후죽순처럼 이뤄지는 빅데이터의 수집과 활용을 통한 연구가 과연 적절한 지에 대한 의문을 배제할 수 없다”고 말했다.

나해란 교수는 “빅데이터를 전적으로 신뢰해 섣불리 결과를 도출하거나, 이를 의료 행위의 근거로 사용하기에는 아직까지 여러 제한점이 있다”며 “적절한 기술 보완이 이뤄질 때까지 빅데이터를 다루는 과정의 신뢰도와 결과 도출의 합당성을 판단하는 과정에 여전히 의료 행위자의 개입과 해석이 중요하다”고 강조했다.

현재 우리나라에서는 여러 공공 기관의 의료 정보를 통합하는 과정이 제안되고 있다. 이는 의료 전체의 효율성을 높이며, 개인의 의료 정보 수집 측면에서도 편리성을 도모할 것으로 예측된다.

이에 대해 나 교수는 “이러한 과정을 통한 빅데이터가 추후 의학적 모델에 사용될 학문을 위한 적절한 데이터가 될 수 있을지 모르겠다. 실제 임상에서 기록된 정보는 정확한 임상 상황과 많은 차이가 있을 수 있다”며 “빅데이터를 통한 임상적 결론 도출의 과정이 통계에만 의존한 섣부른 해석이 되지 않도록 유념해야한다”고 말했다.