빅데이터(8) : 한계가 없는 빅데이터 영역

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<코로나19가 촉발시키는 빅데이터>

빅데이터는 코로나19에 의해 여러 분야에서 획기적인 진전을 보이고 있는데 빅데이터를 통해 코로나19 확진자를 추적하고 이를 전염병 예측과 확산 방지까지 활용하고 있다. 코로나19는 역설적으로 한국에 있는 수많은 규제로 인해 답보 상태이던 의료 데이터 활용도 재빨리 진행중이다.

캐나다 '블루닷'은 인공지능(AI)을 활용해 감염병 예측 시스템을 개발하는 스타트업으로 2019년 12월 말 ‘중국 우한 지역에서 발생한 감염병이 확산할 가능성이 있다’고 경고했다. 미국 질병통제예방센터(CDC)보다 1주일, 세계보건기구(WHO)보다는 열흘이나 빨랐다.

 

코로나19환자세포(파란색)코로나바이러스(빨간색)

코로나19 진원지 중국은 초기 방역에 실패해 중국은 물론이고 세계 각국을 곤경에 빠뜨렸는데 중국은 정보통신기술(ICT) 인프라와 빅데이터를 접목해 사태 진정과 재발 방지를 꾀하고 있다. 중국은 스마트폰 애플리케이션을 이용해 개인별로 등급을 부여하고 각 개인의 이동을 이 등급에 따라 제한하는 '디지털 건강 코드' 시스템을 중국 전역으로 시행한다.

중국 최대 전자상거래 기업 알리바바가 동참하는데 '알리페이' 앱 이용자가 자신의 건강 상태를 입력하면 중국은 빅데이터를 활용해 이 사람의 최근 여행 경력과 코로나19 감염자와 접촉 여부 등을 파악, 개인별로 '녹색', '황색', '적색'의 세 등급을 매긴다. 등급별로 색깔이 다른 QR코드를 부여한다.

녹색 등급을 받은 사람은 지하철역, 식당, 쇼핑몰 등 공공장소에 접근할 수 있지만, 황색 등급과 적색 등급을 받은 사람은 각각 7일, 14일간 금지된다. 공공장소에 있는 방역 요원들이 이들의 QR코드를 스캔해 출입 가능 여부를 판단한다. 중국에 널리 퍼진 알리페이, QR코드 인프라를 활용하는 셈이다.

디지털 건강코드를 시내버스를 탈 때에도 활용한다. 탑승 전 기사에게 스마트폰 앱으로 ‘건강 코드’를 먼저 보여줘야 한다. 기사는 모든 승객의 체온을 재고 이상이 없는 사람만 태운다. 중국이 도입한 또 다른 온라인 플랫폼은 기업주가 종업원 주민등록정보를 입력하면 이 종업원이 최근 14일 이내에 코로나19 의심 환자나 확진자와 밀접하게 접촉했는지 여부를 알려준다.

 

코로나19방역 마스크 쓰기

한국은 그동안 수많은 규제로 인해 의료 데이터 활용도 답보 상태였는데 코로나19는 역설적으로 한국에 있는 수많은 규제를 완화시키는 계기가 되고 있다.

유럽연합은 2019년에 일반개인정보 보호법을 전면 시행하면서 데이터 이용 활성화 정책을 펼쳤다. 반면 한국은 데이터 이용 활성화가 원활하지 않아 국내 기업의 빅데이터 이용률은 7.5%에 불과하다. 또한, 2017년 디지털 경쟁력 순위에서 빅데이터 활용과 분석 수준은 63개국 중 56위에 머물렀다.

2020년 1월, 데이터 이용 활성화를 위해 ｢데이터 3법｣이 국회를 통과하여 숨통이 터졌다. 이 법은 개인정보보호 소관 부처를 <개인정보 보호위원회>로 일원화하고, 중복규제를 없애는 것이다. 이 때문에 기업과 개인이 데이터를 활용할 수 있는 폭이 넓어진다.

그것은 가명정보의 활성화로 이는 개인정보 주체의 실명을 알수 없도록 하여 특정 개인을 식별할 수 없도록 하는 것이다. 즉, 개인정보를 공개하지 않으므로 개인의 이용 동의없이도 활용할 수 있다는 것이다.

이를 의료계에서 고대한 것은 앞으로 제품, 서비스 등에 의료 빅데이터를 적극적으로 활용할 수 있기 때문이다. 특히, 기업이나 의료기관 등이 보유한 임상데이터를 결합하여 개인 맞춤형 의료 서비스나 임상 의사결정 지원 등 활용 목적에 맞게 제공할 수 있다. 더구나 기존의 데이터 활용범위를 확대하여 빅데이터 기반 제품과 서비스의 질 개선 및 신규 비즈니스 모델 발굴도 가능하다.

사실 이 분야에서 외국의 활약은 대단하다.

핀란드는 국가 전자환자기록(elektronische Patientenakte)을 유럽에서 처음 도입했다. 핀란드 국민은 포털을 이용해 자신의 전체 임상기록 및 자신의 데이터에 대한 접근 권한을 관리할 수 있다. 덴마크도 핀란드와 같은 방법으로 환자건강기록을 관리하며, 포털을 통해 진료기록의 99%가 병원에서 주치의에게로 전달된다.

영국은 완전한 의료 디지털화를 위해 전자의무기록 등 기본적인 통합 디지털 시스템을 구축하고 있다. 과거 의료기관 안에서도 사용하는 전자의무기록 플랫폼이 제각각이었는데 이에 영국은 전자의무기록, 환자와 의료진, 전자처방전 및 전자 진단 시스템, 의료기기 전자 기록 관리 등을 모두 포함한 통합 시스템을 구축하여 의료 전반에 획기적인 기여를 촉구하는 것이다.

미국의 경우는 정부가 아니라 민간 차원에서 건강 정보 공유 플랫폼을 구축한다. 네트워크 플랫폼인 페이션츠라이크미(PatientsLikeMe)가 그 예로 미국 내 연구진과 기업은 페이션츠라이크미를 통해 다양한 임상데이터를 수집 및 활용하고 있다.

중국도 빅데이터를 활용한 의료산업 육성에 적극적이다. 중국은 2015년부터 빅데이터 산업 육성 정책을 꾸준히 전개하고 있는데 이 중 중점적으로 추진하는 것은 건강 및 의료 관련 정책이다. 빅데이터를 활용해 병실 공실률을 줄인 광둥성의 경우 환자와 병원의 데이터를 통합해 기존 환자들의 개인별 행동 양식, 심리상태, 발병률, 입원률 등을 분석한 결과 공실률을 13%에서 8%로 줄일 수 있었다.

보건의료 빅데이터가 주목받는 것은 신약개발 과정에도 활용할 수 있다는 점이다.

희귀질환 치료제 개발과정에서 환자를 모집하기 어려운데 빅데이터로 임상시험 대조군을 대체할 수도 있다는 예측이다. 기존의 약물치료가 효과가 없으면 유전정보를 활용해 환자의 약물 반응성을 파악할 수 있다. 즉, 가명정보 기반의 의료 빅데이터 활용으로 다양한 개인 맞춤형 의료 서비스가 활성화될 수 있다는 것이다.

 

<한계가 없는 빅데이터 영역>

빅데이터가 전방위로 활용된다는 것은 그동안의 음식물은 물론 음료수 등을 인공적으로 만들 수 있다는 것으로도 알 수 있다.

롯데제과는 IBM 인공지능(AI) 컴퓨터 왓슨과 함께 새롭게 새로운 맛을 찾아냈다. 왓슨은 식품 관련 80,000여 개 인터넷 사이트에 게재된 1,000만여 개의 소비자 반응과 각종 소셜네트워크서비스(SNS) 채널의 정보를 수집했다. 이 정보를 AI가 분석하고, 조합하여 ‘빼빼로 깔라만시 상큼요거트’와 ‘빼빼로 카카오닙스’를 출시했는데 이는 빅데이터가 아니면 상상도 못할 일이다. 제과업계 처음으로 AI를 활용한 신제품 개발 사례로 칼라만시는 동남아시아 전역에 분포하는 라임류 열매로, 비타민C와 식이섬유가 풍부하다. 한마디로 빅데이터를 통해 식음료계에서 획기적인 성과를 얻을 수 있다는 뜻이다.

 

빅데이터는 농산물 영역에서 놀라운 적응력을 보인다. 세계 최대 종자 회사 몬산토는 빅데이터를 이용한 ‘처방 농법’으로 작물 수확량을 획기적으로 늘리고 있다. 빅데이터를 이용해 농작지별 수분량, 질소량, 병해충 상태, 미생물 함유량 등을 종합 분석하여 예상 수확량이 평년보다 적은 곳, 예상 수확량이 많은 곳을 파악하여 적절한 조처를 취한다. 강수량, 기온 같은 빅데이터를 분석해 비료를 몇 ㎡마다 몇 ㎏씩 뿌리면 생산량이 증가할 수 있다는 구체적인 개선책도 제시한다. 그동안의 결과에 의하면 생산 비용을 30% 줄이면서도 수확량은 25% 이상 늘릴 수 있다고 알려진다.

빅데이터가 농작물 조절 등 거대 영농에만 적용되는 것은 아니다. 포도주 제조 스타트업 기업인 ‘아바 와이너리’는 포도주 성분을 정밀 분석하여 '복제 포도주‘를 만든다. 즉 포도를 수확해 숙성시키는 전통적 포두주 제조 방식 대신 실험실에서 포도주를 주조하는 것이다. 포도주의 당 성분과 알코올, 향을 분석한 뒤 아미노산과 에탄올⋅화합물 등을 이용해 분자 단위로 합성하면 유명 브랜드 포도주가 만들어진다.

 

더욱 놀라운 것은 축산의 획기적 변화다. 기본적으로 현재의 농업과 축산업은 엄청난 물과 사료가 필요하다. 바로 이런 요인으로 폐기물과 온실가스가 쏟아져 나오지만 이는 동물을 키우는 한 불가항력으로 인식했다.

그러나 새로운 방식의 식량 생산은 날씨나 강우량 등에 상관없이 안정적인 식량 공급이 가능해지는 것은 물론 동물 도축 자체도 사라진다. 축산 개념 자체가 바뀔 수 있는 것은 햄버거의 고기를 소를 도축하여 얻는 것이 아니라 단백질과 지방 등을 합성한 인공 소고기를 만드는 것이 가능하기 때문이다. 햄버거에 들어있는 고기는 도축된 소고기와 마찬가지로 육즙 같은 액체도 흐르며 입에 씹으면 고기 특유의 질감도 느껴진다. 도축 소고기와 전혀 다르지 않다는 것이다. 밀·감자에서 추출한 단백질과 코코넛 오일·콩에서 추출한 지방 원료를 합성한 것이다. 비타민·아미노산·설탕·곤약 등을 첨가해 소고기의 맛·색·질감을 재현했다.

 

인공소고기

이는 빅데이터가 없으면 태어나지 못할 일로 전문가들은 앞으로 인공소고기 등 많은 식재료가 인공으로 만들어질 것으로 추정한다. 놀라운 것은 입맛이 까다롭고 법규가 까다로운 미국에서 상당수의 식당이 이들 화학적 합성 소고기를 사용하고 있다는 점이다. 이런 4차 산업혁명의 소고기가 각광받을 수 있는 것은 인공 소고기가 가축을 도축해 만든 고기보다 친환경적이면서 영양도 사람에 따라 맞춤형으로 제공할 수 있기 때문이다.

기상 빅데이터는 생각보다 실생활에 많은 영향을 미친다. 기상 예측에 의하면 주말 기온이 25℃를 넘으면 20〜40대 여성들의 치킨 배달 주문이 많아진다는 결론이다. 이것은 날씨 데이터를 활용한 건강예보 서비스 등이 유용할 수 있다는 것을 의미한다. 실제로 이런 데이터를 토대로 주문 물량이 한꺼번에 몰릴 것에 대비하여 사전에 식자재들을 준비해놓는 것은 이제 구문이나 마찬가지다.