△빅데이터와 연계된 의료기기가 각광받고 있다.

빅데이터와 연계한 의료기기가 앞으로의 의료기기 시장에서 주요한 이슈가 될 것이라는 분석이 나왔다.

24일 원주의료기기테크노밸리가 최근 발간한 '의료기기 시장·기술 정보지'에 한림대학교 경영학과 황현석 교수는 '의료기기의 새로운 비즈니스 모델 : 빅데이터와 서비스'에서 이같은 변화를 예측했다.

현대인들의 검색엔진 검색어를 분석해 보면 예측할 수 있는 빅데이터가 쌓이게 되는데 구글은 이러한 것을 활용해 사용자가 남긴 '감기'와 관련된 검색어 빈도를 조사하고 분석해 독감 환자의 분포 및 확산에 대한 정보를 제공하는 독감예보시스템을 개발했다.

또 구글은 독감이나 인플루엔자 등 독감과 관련된 검색어 빈도를
바탕으로 독감 확산 조기경보 시스템인 '구글 독감 동향(Google Flu Trends)'을 마련, 구글의 독감 동향과 미국 질병 통제 예방센터의 실제 확산 데이터를 비교한 결과 실제 독감 증세를 보인 환자들의 인원수와 검색빈도가 밀접한 상관관계를 나타내 다시 한 번 빅데이터의 우월성을 입증했다.

캐나다 온타리오 공과대학에서는 집중치료실에 입원중인 신생아의 몸에 부착된 센서에서 보내는 생체 데이터 스트림(혈압, 체온, 심전도, 혈중 산소 포화도 등)을 실시간으로 분석, 신생아의 위험징후를 조기에 감지했다.

실시간으로 생산해 내는 데이터를 수작업으로 기록하던 기존의 간호사 중심의 서비스 보다 최대 24시간 전에 위험 상황을 감지, 신생아의 사망률을 낮추고 장기적인 증상 개선이 가능하게 됐다.

의료기기도 많은 양의 데이터를 발생시키는데 의료기기의 전단계인 스마트워치는 일일 운동량, 칼로리 소비, 심박수, 수면시간 등의 데이터를 발생시키며 이를 수집, 분석해 추가적인 운동이나 수면을 추천하기도 한다.

휴대용 혈당 측정기기가 개인의 혈당 측정결과를 모바일로 지정 병원에 데이터를 전송할 수 있다면 단순한 혈당기기의 가치를 넘어서는 제품이 되게 된다.

또 하나의 의료기기가 아닌 여러 의료기기에서 발생한 다량의 데이터를 자동으로 수집하고 분석해 환자나 의료진에게 제공한다면 더 향상된 의료서비스를 제공할 수 있을 것이다.

환자가 필요로 하는 약물의 정확한 양은 환자의 일일 활동 수준 및 행동, 식이 요법, 심지어 날씨와 같은 많은 요인에 따라 달라질 수 있다. 의사는 매일 이러한 모든 요인을 고려하지 않고 복용량을 조정할 수 없지만 똑똑한 의료 기기는 신체 착용 센서, 날씨 기록, 의료 기록, 진단 결과, 다이어트 추적 응용 프로그램 등 다양한 소스의 관련 데이터를 분석해 적절한 복용량을 실시간으로 추천 할 수 있다.

아울러 데이터 분석을 통해 이미징 장치가 비정상 스캔을 인식하도록 도와줄 수 있고 진단 속도와 정확성을 향상시키는 자동 이미지 스크리닝을 가능하게 할 수 있다.

데이터 분석으로 구동되는 의료용 이미지는 의사에게 이전 검사 또는 추가 검토가 필요한 비정상적인 변화를 자동으로 알릴 수도 있다.

황석현 교수는 "과거 의료기기의 개발에서 중요한 점은 '다른 기기가 발견하지 못하는 질병을 얼마나 정확히 발견할 수 있는가'였으며 이후 의료기기가 대중화되면서 소형화, 자동화를 거쳐 가격경쟁이 중요한 시기가 있었다"고 말했다.

그는 이어 "앞으로는 의료기기에서 주요한 이슈가 될 주제 중 하나는 '의료기기의 서비스 기능으로 사물인터넷에 의해 모든 의료기기가 저렴한 가격에 네크워크에 연결될 수 있게 되고 이는 생성된 데이터를 수집 분석, 그 결과를 의료기기로 전송하는 기능이 일상화를 의미한다"고 덧붙였다.