지카(Zika) 바이러스 확산 방지: 빅데이터와 분석의 잠재력

Daniel Teachey (SAS 인사이트 에디터)

질병의 확산을 추적하는 것은 헬스케어 담당자들에게는 매우 강력한 도구 중 하나입니다. 이 정보를 통해 지역(또는 전 세계)에 있는 의사들은 질병의 발발에 대비하고 확산을 최대한 막는 데 도움을 받을 수 있습니다.

그러나 헬스케어 기관의 목표는 질병 발발 시의 대응에서부터 질병 확산의 예측으로 발전하는 것입니다. 분석 기술을 사용하면서부터 이 목표는 점점 현실화되고 있습니다. 보다 많은 정보의 이용이 가능하게 되면 보건 성과를 개선하고 더 많은 생명을 구할 수 있습니다.

전 세계 수천 개 지점의 데이터를 분석하여 바이러스 증식을 돕는 특정 단백질을 공격 목표로 삼는 화합물을 개발할 수 있습니다.

현재 이슈가 되고 있는 지카(Zika)바이러스는 주로 숲 모기에 의해 전염되는 바이러스입니다. 2016년 3월 현재, 지카 바이러스 감염자는 아프리카, 아시아, 미주에서 발생하고 있고 특히 브라질은 감염자의 수가 가장 많게 나타난 국가입니다. 세계보건기구(WHO,World Health Organization)는 지카 바이러스가 미주 지역으로 확산되면서 내년에는 400만 명에게 영향을 미칠 수 있을 것이라는 전망에 따라 공중보건 비상사태를 선언했습니다. 같은 맥락에서 미국 질병통제예방센터(CDC,Centers for Disease Control and Prevention)에 따르면 여행 중 지카 바이러스에 감염된 사례가 미국 내에서만 80건 이상이라고 합니다.

바이러스 발발에 따른 대응책을 찾느라 혼란스러운 상황에서 SAS는 데이터 마이닝 기술을 통해 지카 바이러스와 같은 질병을 추적하고, 전 세계 질병 발발에 대응하는 다양한 방법을 찾기 위해 연구 중입니다. 질병에 대한 지식과 그 확산 방식은 그 어느 때보다 쉽게 파악이 가능했습니다. 그리고 질병의 확산 방식과 다음 진행 단계에 대한 예측이 가능할수록 이에 대처하기 위한 전략 개발과 자원 활용을 보다 효과적으로 할 수 있습니다.

빅데이터: 더 나은 의사결정과 실적향상을 위한 스마트 빅데이터, 분석 및 통계의 사용 (Wiley, 2015년 1월)의 저자인 버나드 마(Bernard Marr)는 “기술적 관점에서 우리는 지카 바이러스와 같은 신종 바이러스 백신을 신속하고 효과적으로 개발하기 위해 빅 데이터를 활용하는 데 필요한 것에 대한 만반의 준비를 마쳤다”며, “에볼라(Ebola)는 바이러스의 행동과 특성면에서 분리 및 식별이 가능하다는 것을 보여 주었다. 이제 우리에게 필요한 것은 공중보건 비상사태가 발생하기 전에 솔루션을 개발을 맡아 진행할 수 있는 사람들에게 해당 데이터를 보낼 수 있는 플랫폼과 시스템이다”라고 말했습니다.

이 유형의 예측 분석을 위해서는 서로 다른 여러 개의 데이터 소스가 필요합니다. 다양한 데이터 커뮤니티의 결합에 따른 가치는 암 문제를 다루는 Project Data Sphere와 임상 시험의 익명화된 결과를 공유하여 제3자 연구를 지원하는 ClinicalStudyDataRequest.com 등의 이니셔티브에서 이미 확인된 바 있습니다. 대규모의 공유된 데이터 집합 및 빅 데이터 분석을 포함하는 개방형 협업 프로젝트에 참여하도록 이해 관계자를 불러들이면 신속하고 예상치 못한 결과를 얻게 됩니다.

빅데이터와 분석이 헬스케어 서비스와 성과를 어떻게 혁신적으로 바꿀 수 있는지 알아보기

가능성을 생각해 보십시오. 분석 전문가들이 지역 보건 기관, 미국 질병통제예방센터(CDC), 세계보건기구(WHO), 학술 연구 커뮤니티, 백신 제조업체와 협력하면 어떤 일이 가능해질까요? 이러한 협업을 통해 다양한 데이터(및 관점)가 결합되어 분리된 데이터 소스에서는 볼 수 없는 분석적 인사이트를 지원할 수 있습니다.

이 이니셔티브의 핵심 데이터에는 지카 바이러스나 다른 질병 검사를 받은 사람들의 실험실 데이터, 임상 시험 데이터, 감시 활동 및 제공업체 네트워크에서 얻은 데이터, 심지어 소셜 미디어 트렌드도 포함될 수 있습니다. 이 모두가 질병 확산을 막는 데 일조할 수 있습니다. 이러한 데이터를 결합하면 백신 개발 과정을 가속화할 수 있으며, 전 세계 수천 개 지점의 데이터를 분석하여 바이러스 증식을 돕는 특정 단백질을 공격 목표로 삼는 화합물을 개발할 수 있습니다.

SAS의 헬스케어 업계 컨설턴트인 제이미 파워스(Jamie Powers)는 “우리는 당장 내일이나 가까운 미래에 지카 바이러스를 해결하는 문제에 대해 이야기 하는 것 이 아닙니다. 모든 관련 지식을 한곳에 모아야 한다고 말하는 것입니다.”라고 설명했다. “분석 기반의 이 협업 방식은 지카 바이러스의 확산만을 막는 것이 아닌 향후 질병의 발발을 사전에 방지하는 효과도 있을 것입니다. 저는 미래에 어느 지역에서 대규모 질병이 발생할 때 이를 신속하게 식별하고 대응할 수 있는 인프라가 그곳에 구축되어 있으리라 생각해 봅니다.”라고 대답하였습니다.

Scientists look at computer in a lab

Related Articles

  • Big data in health care
  • Machine learning + wearable medical devices = a healthier future for all
  • What is data mining?

Get More Insights

iPad

Want more Insights from SAS? Subscribe to our Insights newsletter. Or check back often to get more insights on the topics you care about, including analytics, big data, data management, marketing, and risk & fraud.

Back to Top