국내외 바이오헬스 빅데이터
국내
1.코아제타의 파르마 빅데이터 분석서비스로 줄여서 PBD 분석서비스라고도 합니다.
코아제타는 건강보험심사평가원의 진료와 처방 데이터를 재가공하고 분석해서 제약사들에게 신약이나 신제품을 개발할 때 필요한 관련정보를 Aod(analysis on demand) 즉, 주문형분석방식으로 제공하는데 합니다.
코이제타는 네종의 표본데이터를 기반으로 다양한 자료를 분석하는데, 예를 들면, 코이제타는 연간 145만명의 진료·처방 정보에 해당하는 2,700만 건의 진료 정보를 건강보험심사평가원으로부터 구매합니다.
이 정보를 자체 구축한 IT 기술을 활용해 산업 현장에서 활용할 수 있도록 재가공합니다.
방대한 진료 정보에는 연도별 처방 추이, 약물 용량별 처방 현황, 병원별 처방 현황 등이 모두 들어있어 제약사의 신제품 개발에 유용하게 사용 할 수 있는데요.
2.뷰노코리아의 뷰노메드입니다.
뷰노메드는 딥러닝 기술을 이용해 폐암 진단을 보조하는 소프트웨어인데요
폐암 환자의 CT 사진과 진단 데이터를 모아서 해당 환자가 폐암인지, 아닌지를 진단합니다.
두 명의 의사가 같은 CT 촬영 사진으로진단할 때, 일치 확률은 60%이지만 뷰노메드의 정확도는 97%로 좀 더 정확한 폐암진단이 가능합니다.
3.산업통산자원부가 발표한 '4차 산업혁명 주도를 위한 바이오헬스 산업 발전전략’ 중 현행 법체계 내에서 조기 구축·활용이 가능한 분산형 빅데이터 시스템입니다.
병원과 수요기업 간 분석 결과만 거래하는 분산형 빅데이터 구축한다는 계획인데 분산형 빅데이터 시스템은 피부 유형별 맞춤 화장품, 만성질환자 생활관리 등 분산형 바이오 빅데이터를 활용할 수 있는 서비스 수요 분석 등을 통해 비즈니스 모델 개발과 시범사업 추진을 검토할 계획이라고 밝혔습니다.
국외
1.미국 유엔시 헬스케어의 여성암진단 시스템
이 시스템은 유방 촬영술과 자궁경부세전 검사에 있어 콘텐츠 분석과 자연어 처리를 활용한 비정형 의료 데이터 분석을 수행하는 걸로 기계판독과 자동처리 알고리즘을 통해
비정상 부문을 자동 추출하여 의료진의 시간과 노력을 절감하여 유방암과 자궁경부암 부문에서 암 진단 건수가 10% 이상 증가하였습니다.
2.퀄컴 라이프의 정보서비스입니다.
국내의 코아제타의 서비스와 흡사한데요. 개인, 기업, 단체 등 다양한 집단으로부터 의약품, 의료기기 기업 등이 원하는 데이터를 수집하여 익명화, 표준화 등의 과정을 거쳐 제공합니다.
3.디엔에이 넥서스의 사례입니다.
초고속 유전체 분석 서비스 및 의료진이 관심 있는 데이터를 추출, 시각화, 맵핑하여 클라우드 기반으로 제공하는 서비스를 활발히 진행 중입니다.
4.IBM의 왓슨 포 온콜로지입니다.
왓슨 포 온콜로지는 의학저널 290종, 의학 교과서 200종 등 1200만 페이지에 달하는 자료를 학습하여, 임상 전문지식, 외부 연구, 데이터 등이 포함되어 있는 환자 파일의 특성을 결합함으로써 환자를 위한 잠재적 치료 계획을 파악합니다.
5.시카고아동병원의 뇌종양 진-익스프레션(gene-expression) 데이터베이스 및 진단시스템입니다.
이 시스템은 243개 인공신경망 예측모델로 구성되어, 뇌종양 표본 1개당 7,000~30,000개의 측정치를 축적하고 머신러닝 기술을 접목하여 뇌종양을 분류합니다.
뇌종양 관련 의학논문에 텍스트 마이닝 기술을 접목하여, 뇌종양과 유전자 관계패턴을 도출합니다.
