국방부는 6일 미래부와 공동으로 2017~2019년 3년간 ‘군 장병 의료정보 빅데이터 공동연구’를 추진한다고 밝혔다.
국방부는 60만 장병을 대상으로 19개 군병원과 1200여개 의무대에서 매년 약 9000만 건의 의료정보 데이터를 수집 및 저장하고 있다.
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| 군 장병 훈련 장면 [사진=육군] |
관련 정보는 진료, 처방, 간호, 신체검사 등의 내용을 담고 있으며 지난 1998년 국방의료정보체계(DEMIS) 구축 이후 현재까지 약 11억 건의 의료정보가 저장된 상태다.
또한 하루 평균 2500여명의 장병들이 군 병원에서 진료를 받고 있어 누적 데이터는 매일 축적되고 있다.
지금까지는 월별 환자 발생 수 등 단순 통계 위주로 의료정보 데이터를 활용해 왔으나, 앞으로는 빅데이터 분석을 통한 장병 의료서비스 품질 개선 효과를 기대하고 있다.
군 관계자는 “군 의료정보 데이터는 진료 대상자가 주로 후기 청소년기(19~25세) 연령대로 한정돼 있고, 저장된 데이터가 표준화돼 있어 분석이 쉽고 가치도 높다는 게 장점”이라며 “장병 개인정보를 최우선으로 보호될 수 있도록 조치한 뒤 이 연구를 추진할 것”이라고 말했다.
국방부와 미래부는 이번 빅데이터 연구 결과를 지역 및 시기별 유행 질병 예측, 군 장병 개인 맞춤형 의료 지원, 인공지능 진단체계 도입으로 진단의 신속 및 정확성 확보, 약제 및 장비 소요 예측을 통한 관리 효율화 및 선제적 의무 지원, 후기청소년기(19~25세) 연령대의 의료 데이터를 활용한 민간연구 지원 등에 활용할 계획이다.
DEMIS 데이터는 국내 지역별로 19개소의 데이터를 분산 보유하고 있어 모니터링을 통한 특정지역의 감염병 발병 시 인접지역 정보를 공유해 사전 예방할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 계절별 발생 빈도가 높은 질병 데이터를 참조해 질병 발생을 예측하고 예방대책도 강구할 수 있을 것으로 예상된다.
예를 들어 가을철 발생 빈도가 높은 감염병인 쯔쯔가무시병(진드기), 신증후성출혈열(쥐), 렙토스피라증(동물 배설물) 등을 대상으로 발생 지역, 병원체의 유전 정보, 병원체의 전파경로 등의 정보를 실시간 식별하면 질병의 사전 예측 및 예방에 기여할 수 있다는 것이다.
박래호 국방부 정보화기획관은 “이번 연구를 통해 군 의료분야에 인공지능, 빅데이터 등 신기술을 적용해 군 장병의 질병을 조기 진단하거나 감염병을 조기에 발견하면 전투력 손실이 최소화하고 군 병원의 부정적 이미지도 해소될 것”이라고 말했다.
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