1천만명의 질환 궤도 추적 가시화 예시로서, 각각의 선이 환자의 재입원 추적 경로, 중간 노드는 진단명을 의미.[KISTI 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 한·미 공동연구진이 빅데이터 분석기술을 활용한 1천만명 이상의 의료데이터 분석을 통해 질환의 심화과정을 입증해냈다.

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 슈퍼컴퓨팅응용센터 백효정 박사 연구팀과 미 UCSF 연구팀이 초고성능 컴퓨터와 빅 데이터 분석 기술을 활용한 질환 경과 예측 원천 기술을 세계 최초로 제시했다고 16일 밝혔다.

연구진은 1천만 명의 20여년간 축적된 1천 9백만 건의 의무기록을 기반으로 모든 가능한 질환 691종에 대한 각 환자의 1년 주기 재입원과 합병증 패턴을 모델링했다. 이를 통해 알려지지 않았던 실제 조현병 환자의 횡문근융해증 합병증 모델을 성공적으로 입증했다.

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

연구진은 캘리포니아 주의 20여 년간 축적된 수천만 건의 입원 기록을 확보하고, 다차원 시계열 그래프 분석기법을 개발함으로써, 5천여 질병에 대한 생애주기별 질환궤도를 제시했다.

또한 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 공개했다.

이번 연구결과는 데이터과학 분야 국제학술지 ‘사이언티픽 데이터’ 10월 15일자 온라인판에 게재됐다.

nbgkoo@heraldcorp.com