▲미국 연구진이 심장 부정맥 및 돌연 심장사를 줄이기 위해 정부로부터 자금을 지원받아 연구를 진행했다(사진=ⓒ123RF)

미국 애리조나대학과 건강 관리 회사 배너 헬스(의 연구진이 정부 기관인 미국 보건복지부 산하 기관인 보건의료연구소(AHRQ)로부터 자금을 지원받아 갑작스런 심장 부정맥 및 돌연 심장사를 추적하는 빅데이터 기술을 연구했다.

심장 부정맥 및 돌연 심장사

심장 부정맥 또는 일반적으로 부정맥이라고 부르는 질병은 심장 박동의 리듬 또는 속도에 문제가 발생하는 병이다. 심장이 너무 빠르게 혹은 너무 느리게, 아니면 불규칙하게 뛰는 것을 부정맥이라고 한다. 한편 돌연 심장사는 갑작스럽게 심장 기능이 정지해 사람이 사망하는 것을 말한다. 모든 심장병 사망자 중 절반은 돌연 심장사로 인해 사망하는 사람들이다.

▲부정맥은 심장 박동의 리듬 또는 속도에 문제가 발생하는 질병이다(사진=ⓒ123RF)

애리조나대학이 발표한 보고서에 따르면 의료 시설이나 응급실에 찾아오는 노인 중 약 3분의 2가 심장 박동 능력을 저해하는 여러 약물에 노출돼 있다고 한다. 이런 약물을 장기적으로 복용하면 나중에 심장 부정맥을 앓을 위험이 있다. 심장이 재충전되는 간격이 길어지면 심각한 문제를 겪을 수 있다.

이런 문제를 해결하기 위해 연구진은 빅데이터 기술을 이용해 심장 부정맥과 돌연 심장사를 예방하는 데 도움이 되는 방법을 찾았다.


연구진이 빅데이터를 활용한 방법

빅데이터는 특정 기술로 수집된 많은 양의 데이터를 말한다. 의료 업계에서는 이미 빅데이터 및 분석 기술을 적용해 인명 구조 등에서 유의미한 결과를 얻었다. 빅데이터 기술은 예를 들어 오피오이드 남용 방지, 보안 강화, 사기 방지 등에 도움이 된다. 연구진은 약물 유도성 심장 부정맥을 예방하고 환자의 생명을 구하는 빅데이터를 원했다.

처방 시스템과 전자 건강 기록

연구에 참여한 애리조나대학 윌리엄 헤이스 교수는 이 프로젝트에서 처방 시스템과 전자 건강 기록을 사용했다고 설명했다. 처방 시스템은 의료 종사자와 의사가 참여 약국에 처방전을 보내는 프레임 워크로, 팩스 대신 전자 메모로 처리된다.

처방 시스템과 전자 건강 기록에서 수집한 빅데이터는 부정맥이나 돌연 심장사 위험이 있는 환자에게 특정 의약품을 투여해야 하는지 여부를 결정하는 데 사용된다. 의사는 즉시 알람을 받을 수 있으며, 결과적으로 환자가 갑작스럽게 사망하지 않도록 막을 수 있다.

기존의 전자 건강 기록과는 별도로, 연구진은 병원의 심전도 장비로 측정한 데이터도 사용했다. 이 데이터를 사용하면 가능한 한 정확하고 구체적인 알람을 설정할 수 있다.

애리조나대학 약학부 교수인 다니엘 말론은 배너 헬스의 과학자들과 협력하게 돼 매우 기쁘다고 전했다. 말론은 "연구진은 사용성 테스트를 실시해 사용자들이 제품을 테스트 및 평가하고 계획대로 작동하는지 알아볼 것이다"라고 말했다.

심장 발작 예측

한편 이들이 연구에 돌입하기 전에 간호학 및 돌봄 저널에 '심장 발작 예측에서의 빅데이터 분석'이라는 제목의 별도의 연구가 실렸다. 이 연구의 저자는 피닉스대학, 미시시피밸리대학의 셰릴 앤 알렉산더와 리동 왕이었다. 이들은 심근경색이나 급성 심근경색을 예측할 때 빅데이터의 잠재력을 활용할 수 있다고 언급했다.

심근경색 및 급성 심근경색은 환자의 생명을 위협하는 치명적인 질병이다. 연구진은 심혈관 질환 관리의 핵심이 빅데이터 세트, 빅데이터 발굴, 그리고 질병을 예측, 관리, 치료하는 데 사용할 수 있는 정보라고 말했다.

알렉산더와 왕은 의료 제공자, 간호사, 의료 기관 및 기타 치료 업체가 효과적인 의료 치료를 위해 빅데이터 기술을 사용하도록 인도하는 국제 및 국가 데이터베이스를 사용한 결과를 인용했다. 이들은 빅데이터란 모을 수 있는 데이터의 규모뿐만 아니라 잡다하고 방대하고 복잡한 내용 중에서 적절한 내용을 찾아낼 수 있는 통찰력 면에서도 매우 유용하다고 말했다.

미국 심장학회에 발표된 또 다른 연구에 따르면 건강 관리 분야에서 사용할 수 있는 데이터의 원천은 매우 다양하다. 예를 들어 임상의사가 작성한 문서, 임상 데이터, 환자 정보, 계산된 표현형, 이식 의료 기기, 연구 출판물, 소비자 사용 기기, 유전체학, 가이드라인, 청구서와 지불인 데이터 등이다.

▲연구진은 심장 발작이나 급성 심근경색을 예측할 때 잠재적으로 빅데이터를 사용할 수 있다고 언급했다(사진=ⓒ123RF)