전홍우 한국과학기술정보연구원 미래기술분석센터장이 28일 여의도 콘래드 서울에서 머니투데이 주최로 열린 '2022 키플랫폼' 특별세션에서 데이터 분석의 미래:일상속으로에 대해 발표하고 있다. /사진=홍봉진 기자 honggga@
전 센터장이 속한 KISTI 미래기술분석센터는 논문, 특허, 기술 보고서 등 정형 비정형 데이터로부터 미래 기술 감지(sensing) 체제를 구축하고 있다. 특히 중소기업의 차세대 먹거리 발굴을 위한 컨설팅을 지원하고 2~3년에 한 번씩 미래 유망 기술을 발표한다.
전 센터장은 KISTI가 개발한 치매 조기 예측 플랫폼 개발 과정을 예시로 들었다. 치매 조기 예측 플랫폼은 건강보험공단의 노인 코호트 빅데이터를 기반으로 한 특징 추출 알고리즘을 설계하고, 기계 학습을 통해 치매를 예측한다. 노인 코호트 빅데이터는 60세 이상 노인 인구의 10%에 해당하는 56만 명의 성별, 연령, 거주 지역과 12년 간 의료정보 등이 포함돼 있다.
KISTI는 데이터를 통해 비타민 D 결핍 등 특정 병력이 치매 예측에 높은 의미가 있다는 결론을 내렸다. 또 남성과 여성의 치매 위험 인자를 비교 분석했을 때 겹치지 않는 데이터를 찾아냈다. 이를 통해 신규 치매 위험 인자를 발견하는 시간이 단축될 수 있다는 것이 전 센터장의 설명이다.
아울러 KISTI는 1년 뒤 치매 발병 예측보다 3~5년 뒤 예측이 의미 있다고 판단하고 기간별로 데이터를 분석했다. 1년 후 치매 예측이 맞을 가능성은 90%지만, 5년 후 치매 예측 확률은 78%로 집계됐다. 김 원장은 "예측 가능성이 78%라고 해도 환자와 보호자들한테 경고를 줄 수 있다고 생각하고 서비스를 개발 중"이라고 설명했다.
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KISTI는 병원 기록과 복용 약 정보 외에도 일상생활 능력정보(ADL)를 기반으로 빅데이터 분석을 진행했다. ADL은 스마트폰과 스마트워치, 스마트홈 사물인터넷(IoT) 등을 통해 일상 생활을 모니터링해 얻는 정보다.
전 센터장은 "코호트 데이터를 통한 모델링과 ADL을 통한 모델링이 합쳐진다면 훨씬 더 세분화된 예측을 할 수 있다"며 "성별, 지역별, 소득별 데이터를 접목하면 정보가 개인화될 것"이라고 설명했다.