폭증하는 데이터가 경제적 자산과 가치창출의 원천이 되는 '빅 데이터'시대가 도래하고 있다. 빅 데이터란 기존의 데이터를 수집ㆍ저장ㆍ관리ㆍ분석하는 역량을 넘어 대량의 정형ㆍ비정형 데이터, 또는 이러한 데이터에서 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 말한다.

선진국에서는 이미 빅 데이터 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 미국은 의약품 검색을 지원하는 국립보건원의 필 박스 서비스를 통해 주요 질병의 분포, 연도별 증가추이 등을 분석해 연간 5,000만 달러의 비용절감 효과를 거두고 있으며, 국토보안이나 치안에도 빅 데이터를 폭넓게 활용하고 있다.

영국은 공공부문의 정보공유 및 활용을 위해 정부 사이트(data.gov.uk)를 통한 데이터 원스톱 서비스를 제공하고 있으며, 대만은 국가 건강복지 혜택을 최대화하기 위해 전민건강보험연구자료(NHIRD)에서 인구학적으로 100만명을 랜덤 표본 추출하여 연구기관 등에 제공하고 있다.

우리나라는 지난해 11월 국가정보화전략위원회에서 빅 데이터 활용방향을 담은 '스마트국가 구현을 위한 빅 데이터 마스터플랜'을 수립하였고, 공공분야의 빅 데이터 활용으로 연간 10조7,000억원의 경제적 효과를 예상했다. 하지만 활용 여하에 따라서는 그보다 훨씬 높은 가치도 충분히 창출할 수 있을 것이며, 그 필수요소는 자원, 인력, 기술이다.

 

국민건강보험공단은 단일 보험자로서 5,000만 국민에 대한 거주지정보, 소득자료, 진료내역, 검진결과, 요양기관정보 등 질적, 양적으로 엄청난 빅 데이터를 보유하고 있다. 무려 8,136억 건이다. 국내는 물론, 세계적으로도 이렇게 상호 연관된 방대한 자료가 있는 곳은 찾아보기 어렵다. 최고의 자원을 갖고 있는 것이다. 공단은 작년에 산학협력단 연구를 통해 성별, 연령별, 소득분위별 등으로 추출된 전국민 건강정보를 대표하는 100만명 표본데이터베이스(DB)를 구축했다. 2002~2010년의 자격자료(사망, 출생, 가족관계, 주소, 재산, 소득 등), 의료이용자료(청구명세서, 진료내역, 상병내역, 처방전 내역 등), 건강검진자료 등이 포함되어 있다. 9년간의 방대한 자료규모일 뿐만 아니라, 정교한 표본추출 방식 채택으로 대표성이 탁월하며, 장기적인 검진효과 분석 등 연구 활용가치도 크다. 자료의 방대함, 개인정보 문제, 전문인력 부족 등 그간의 한계를 극복할 수 있는 인력과 기술을 겸비해 나가고 있는 것이다.

이는 우리가 공단의 빅 데이터 활용으로 많은 질적인 변화를 눈앞에 두고 있음을 의미하는 것이기도 하다. 지역별, 사업장별 질환 발생추이를 분석함으로써 그 지역 또는 사업장에 맞는 맞춤형 건강증진사업을 실시할 수 있게 된다. 연구와 축적된 근거를 검진결과나 진료내역 등과 연계하여 건강위험요인을 사전에 예보할 수 있어 질병예측 및 개인별 건강관리에 크게 기여할 수 있다. 그리고 '국민 개개인의 생애주기별 맞춤형 건강서비스'를 제공하는 수준에 이를 것이다. 지금까지의 '치료 중심' 진료에서 '예방ㆍ건강증진'으로 패러다임의 전환을 가능케 하여 삶의 질 향상은 물론, 진료비도 크게 절감할 수 있다.

 

2010년 국민영양조사에서 30세 이상 성인 28.9%가 고혈압 환자, 10.1%가 당뇨병 환자로 나타났고, 만성질환 진료비는 2010년에 전체 진료비의 35%로 15조여원을 차지했다. 세계에서 가장 빠른 고령화 속도와 만성질환자의 증가에 따른 진료비 급증으로 심각한 우려가 제기되는 상황에서 빅 테이터에 의한 맞춤형 건강서비스는 핵심 대안 중 하나가 될 것이다. 한 해 4조원까지로 추산되는 보험사기, 적발이 어려운 부당청구 등에 대한 탐지로 천문학적인 비용 누수를 찾아낼 수도 있다.

이 뿐만 아니다. 보건ㆍ의료 부분 국가정책 수립, 사회ㆍ경제학적인 정책개발을 위한 기반도 확보된다. 보건산업 등 관련 분야 외에 경제적, 학술적 파급효과도 광범위한 블루오션이다. 공단의 빅 데이터는 건강보험의 경계를 넘어 우리 모두의 자산으로 변신 중이다.