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빅 데이터를 활용한 질병 예측

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"빅 데이터를 활용한 질병 예측"에 대한 내용입니다.

목차

1. 보건의료 빅데이터의 필요성과 활용
1.1. 보건의료 빅데이터의 정의 및 특징
1.2. 보건의료 빅데이터의 활용 필요성
1.3. 미국의 정밀의료 이니셔티브 사례

2. 보건의료 빅데이터의 공익적 활용
2.1. 보건의료 빅데이터 거버넌스 구축
2.1.1. 관련 법·제도의 통합적 정비
2.1.2. 공익적 목적의 데이터 연계를 위한 심의 체계
2.1.3. 국가 보건의료 데이터 공유 플랫폼 구축
2.2. 데이터 품질 향상을 위한 전략 수립
2.2.1. 내재적 품질 관리
2.2.2. 접근성 품질 관리
2.2.3. 상황적 품질 관리
2.2.4. 표현적 품질 관리

3. 얼굴을 통한 질병 진단
3.1. 자가진단 앱 개발
3.2. 얼굴 변화 징조의 빅데이터화
3.3. 신체 변화 징조의 빅데이터화

본문내용

1. 보건의료 빅데이터의 필요성과 활용
1.1. 보건의료 빅데이터의 정의 및 특징

보건의료 빅데이터란 정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 대량의 데이터를 의미한다. 국내외에서 정의하고 있는 보건의료정보와 빅데이터에 따르면, 보건의료정보란 "국민의 건강을 보호, 증진하기 위하여 보건의료인이 행하는 모든 활동과 관련한 지식 또는 부호, 숫자, 문자, 음성, 음향, 영상 등으로 표현된 모든 종류의 자료"이다. 그리고 빅데이터란 "아날로그 또는 디지털 환경에서 생성되는 정형 또는 비정형의 수치, 문자, 영상 등의 대량 데이터의 집합과 이로부터 추출한 가치, 결과를 분석하는 기술과 환경"을 의미한다. 따라서 보건의료 빅데이터는 법규적으로 "국민 건강을 보호하고 증진하기 위한 공공기관 또는 보건의료인 등의 모든 활동과 관련된 대량의 데이터"로 정의할 수 있다.

이러한 보건의료 빅데이터의 특징은 막대한 양의 데이터에 있기 때문에 개인의 참여 없이 수집과 처리가 어렵다는 점이다. 이에 따라 빅데이터 시대에 개인정보 보호의 필요성이 대두되고 있다.


1.2. 보건의료 빅데이터의 활용 필요성

보건의료 빅데이터는 치료 질 향상과 의료비용 절감을 위해 가장 중요한 근간이 되는 자원이다. 또한, 보건의료 빅데이터를 활용하여 질병을 이해하고 이를 기반으로 신약, 기기 및 인공지능 프로그램을 개발하여 환자의 치료 예후를 예측함으로써 최적의 개인별 맞춤 의료서비스를 구현할 수 있다. 현재 많은 곳에 분산된 의료정보를 통합하여 유용한 자원으로 만들 수 있는 인프라 구축이 중요하고, 철저한 정보 보호를 통해 국민의 신뢰를 얻고 산업적인 활용에 대한 합의를 유도해야 한다. 실제로 초기 단계에서 질병을 예방하거나 치료하는 것이 훨씬 간단하고 비용도 저렴하기에 의료진들과 환자는 가능한 빨리 질병을 발견하고자 노력한다. 또한, 이러한 빅데이터를 잘 활용하면 보건의료분야에 투여되는 막대한 비용을 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 특히 헬스케어 빅데이터와 머신러닝이 결합된 다양한 스마트 의료기기의 출현과 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 보급확대에 따른 최적의 모바일 헬스 환경이 조성되면서, 환자 개인별로 특화된 질병진단 및 치료서비스는 물론이고 만성질환 관리 서비스 및 질병예방 서비스 등으로 의료서비스의 혁신을 이룰 수 있다.


1.3. 미국의 정밀의료 이니셔티브 사례

미국의 정밀의료 이니셔티브(Precision Medicine Initiative)는 2015년 2월 오바마 행정부에 의해 발표된 국민 건강 및 질병 치료개선, 의료비 절감 등을 위한 정책 사업이다. 이 사업은 개인의 특성에 따른 맞춤형 치료 및 예방 전략을 수립하는 것을 목표로 하고 있으며, 2016년에 AOU(All Of Us)라는 사업명으로 5,000명의 시범사업을 거쳐 2017년부터 본격적으로 대상자 모집에 나섰다. AOU 플랫폼은 환자의 모든 의료정보를 통합하여 저장하고 유전체를 기본으로 하여 다양한 생체 시료를 확보·저장 후 분석하기 시작하였으며 개개인의 생활정보까지 통합하고 있다. 2019년 기준 20만명 이상의 참가자를 확보하...


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