[Data Science] 헬스케어 산업에서의 빅데이터 스트리밍

빅데이터는 의료 서비스의 품질을 높이는데 있어 유전자 연구 분야에서 고급 영상의학 분야에 이르는 헬스케어 산업에 대해 중대한 의미를 갖는다. 각 영역에서 심도있는 연구 진행을 위해 빅데이터 분석이 활용되는 반면, 빅데이터 활용에 대한 혜택은 이 정보를 의약에 적용하는 것이다.

충분한 데이터가 획득되면, 이 데이터는 실용적이고도 생명을 구하기 위한 적절한 타이밍에 적용될 수 있다. 메디컬 클리니션(직접 환자를 상대하는 의사)들과 연구자들은 스트리밍 데이터를 활용하여 병원 셋팅에 대한 의사결정 속도를 높이며 환자를 위한 헬스케어 서비스 품질을 향상시키고 있다.

환자 진료 시, 의사들은 실험실 테스트 결과, 임상병리학 리포트, X-레이, 디지털 이미지 등을 포함한 방대한 양의 시간-민감 데이터(시간에 따라 실시간으로 반응하는 데이터)를 활용하고 있다. 또한 의료 장비들을 활용하여 환자의 혈압, 심장박동률, 체온 등 바이털 사인을 모니터링한다.

이러한 장비들은 정상 범위를 벗어날 때 경고를 띄워주는 것 외에도 의사들이 초기에 발견한다면 심각한 상황을 방지할 수 있는 예방 활동에 큰 도움이 된다. 환자 상태에 이상 변이를 감지하는 것은 물리적 검사로는 발견하기 어렵지만, 데이터에 대한 보다 즉각적인 접근을 할 수 있는 방법이 마련된다면 장비들을 모니터링하여 발견하는 것이 가능하다.

집중 케어에 활용되는 모니터링 장비들은 매초마다 수천개의 값을 생성한다. 과거에는, 이러한 측정값들이 매 30-60분마다 요약되어 표시되었다. 이 장비들은 매우 방대한 양의 데이터를 모니터링하지만, 기술적 한계로 인해, 대부분의 데이터는 분석에 활용되지 못하고 있다.

스트리밍 기술을 활용하여 대학 병원의 연구진들은 모니터링뿐만 아니라 심각한 감염에 대한 경고 징후를 초기에 발견하기 위해 설계된 알고리즘을 이용하여 데이터를 처리하고 있다.

데이터는 환자의 상태 변화에 대한 초기 경고를 주기위해 실시간으로 활용되고 있다. 어떤 상황에서는, 의사들은 데이터 스트리밍 기술없이도 거의 24- 36 시간 전에 미리 환자를 진료의 적절한 조치를 취할 수 있는 방법을 찾고 있다. 다른 혜택은 추가적인 인사이트(insight)를 제공하는 환자 상태에 대한 데이터베이스와 데이터 분석결과를 비교할 수 있는 가능성을 제공하는 것이다.