구글의 독감 예측 서비스와 같이 ‘빅데이터’ 기술을 활용한 질병 예보 서비스가 국내에서도 시작된다.
국민건강보험공단(이사장 김종대)은 15일 인플루엔자, 눈병, 식중독, 알레르기성 피부염 네 가지 질병의 위험도를 알려주는 ‘국민건강 주의 알림 서비스’를 16일 시작한다고 밝혔다.
이번 서비스는 질병별로 지역과 연령을 구분해 ‘관심-주의-경계-위험’ 네 단계로 위험도를 표시해준다. 또 단계별로 생활 중 주의해야 할 사항을 알려준다.
공단에 따르면 질병 위험도 예측은 건보공단의 진료 데이터와 소셜 네트워크 서비스(SNS) 정보를 토대로 이뤄진다.
공단은 지난 2008년부터 2012년까지 5년간의 진료 데이터를 분석, 건강 주의 예측에 적합한 질병 네 종(인플루엔자, 눈병, 식중독, 알레르기성 피부염)을 선정했다.
이후 질병별로 증상·원인·발생시기와 관련된 어휘를 묶어 2011~2013년 트위터 데이터와 연계 분석, 질병 위험도 예측 모델을 개발했다.
SNS 데이터와 진료 데이터를 융합한 빅데이터 분석 기술로 질병 발생과 확산 추이를 전보다 빠르게 예측할 수 있게 됐다는 게 공단 측 설명이다. 건보공단은 “해당 질병에 대한 인식도를 높여 예방효과를 상승시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 전했다.
이번 서비스는 구글의 독감 예측 서비스(구글 플루 트렌드)와 유사하다. 구글은 사용자가 입력하는 검색어를 집계해 지역별 독감유행 가능성을 예측해왔다. 독감이 유행하는 지역에서는 독감의 증세와 치료법 등의 검색 빈도가 다른 지역보다 월등히 높다는 점에 착안했다.
구글의 서비스는 신속성과 새로운 질병 예측 방법으로 주목을 받으면서 빅데이터의 대표 사례로 널리 알려졌지만 ‘장밋빛’ 전망을 경계해야 한다는 지적을 받고 있다.
가디언·포브스 등 외신에 따르면 미국 노스이스턴대학과 하버드 연구팀이 구글 서비스를 분석한 결과 108주간 예측 가운데 100번이 틀린 것으로 나타났다.
건보공단은 “이번 서비스가 ‘정부 3.0’의 핵심 가치를 반영한 대표적인 사례”라고 강조하지만 정확성과 신뢰성이 앞으로의 관건으로 보인다.
빅데이터 업체 관계자는 “잘하면 좋은 결과를 낼 수 있겠지만 세계적으로 유례가 드문 일이어서 걱정도 있다”고 전했다.
공단은 앞으로 기상, 대기오염 등 환경측정 자료와 뉴스미디어 등 데이터 수집 채널을 다양화해 예측의 정확도를 높일 계획이라고 강조했다.
알람 서비스는 ‘건강인(hi.nhis.or.kr)’ 사이트에서 받을 수 있다.
윤건일기자 benyun@etnews.com
