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[과학기술미래직업①] 병원에도 빅데이터 전문가가 필요하다? “보건의료 빅데이터 전문가”

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2017년 04월 26일 16:00 프린트하기

우리의 1분 1초가 (우리도 모르게) 모두 기록되고 있습니다. 스마트 기기는 우리의 위치 정보, 관심있는 분야, 사고 싶은 물건, 보고 싶은 영화, 카드 결제 기록, 나의 걸음 수, 심장 박동 수까지도 기록합니다.
 
이런 디지털 환경에서 끊임없이 만들어지고 있는 데이터는 규모가 매우 크고, 생성 주기가 짧으며, 그 종류도 단순한 수치 데이터뿐만 아니라 문자나 영상, 이미지 등 다양합니다. 최근 이런 빅데이터 기술을 다양한 분야에서 활용하고 있는데, 노인 인구가 늘어나 고령화 사회가 시작되자 보건의료 분야에서도 주목하고 있습니다. [과학기술미래직업] 코너에서 만나볼 첫 번째 직업은 보건의료 빅데이터를 처리하는 ‘보건의료 빅데이터 전문가’입니다.
 
최근 빅데이터 기술을 의료서비스 시스템에 융합하기 위한 시도가 나타나고 있다. 이를 전문적으로 맡아 진행하는 사람들을 일컫어 ‘보건의료 빅데이터 전문가’라고 한다. - KISTEP 유튜브 화면 캡쳐 제공
최근 빅데이터 기술을 의료서비스 시스템에 융합하기 위한 시도가 나타나고 있다. 이를 전문적으로 맡아 진행하는 사람들을 일컫어 ‘보건의료 빅데이터 전문가’라고 한다. 이미지를 누르면 소개 동영상이 재생됩니다 - KISTEP 유튜브 화면 캡쳐 제공
● 빅데이터 처리, 인공지능보다 잘할 수 있을까?
 
Q. 사실 조금 걱정입니다. 가까운 미래에는 인공지능(AI) 기술이 더 발달할텐데, 인공지능에 밀려 빅데이터 분석 관련 일자리도 반짝하고 사라지는 것 아닙니까? 
 
이미 우리나라 국내 대형병원에서는 미국 IBM사가 개발한 인공지능 ‘왓슨’을 도입하기 시작했습니다. 왓슨은 냉장고 10대 크기의 15조 바이트 메모리를 내장하고 있는 인공지능 컴퓨터로, 수학, 과학, 인문학은 물론 의료 정보까지 방대한 양을 저장하고 있습니다. IBM은 세계 최고 수준의 암 진료기관인 미국 메모리얼슬론케터링(MSK) 암센터, 미국 텍사스대 MD 앤더슨 암센터 등과 협력해 개발했고, 왓슨은 의료 빅데이터를 분석한 결과를 바탕으로 환자 상태와 비교해 의사들에게 병명 진단이나 치료법 등을 추천하는 일을 합니다.
 
우리나라에서는 지난해 12월, 인천 가천대 길병원을 시작으로 지역 대학병원들이 왓슨을 이용한 의료서비스를 시작했습니다. 왓슨은 사람이 계산하기 어려운 엄청난 양의 유전체 정보와 임상실험 결과를 모은 빅데이터를 단 몇 초 만에 분석할 수 있습니다.
 
A. 왓슨의 능력은 뛰어나지만 그렇다고 해서 의사를 대체할 순 없습니다. 아무리 인공지능 기술이 발전한다 해도 왓슨은 그저 의료진이 신속하고 합리적인 판단을 하는 데 기여하는 역할을 할 것으로 보입니다.
 
특히 의료 정보의 가치가 높게 평가되는 고령화 사회에서는 방대한 양의 의료 정보 중에서 필요한 정보만을 골라 수집하고 관리해 분석하는 관리자의 역할이 지금보다 더욱 중요해질 것입니다. 게다가 보건의료 빅데이터 전문가는 컴퓨터 공학 지식을 기반으로 의학 지식과 수학, 통계학 지식까지 융합해 업무를 수행합니다. 상당히 높은 수준의 전문지식이 필요하고, 2개 이상의 학문과 기술이 융합된 분야입니다.
 
예상 소득. 평균 이상
한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서 실시한 미래직업 유망성 관련 설문조사에 따르면, 보건의료 빅데이터 전문가는 전문지식, 안정성, 평균소득, 인력수요, 사회적 위상과 같은 모든 영역에서 평균 이상으로 예측됐다. - KISTEP 제공
한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서 실시한 미래직업 유망성 관련 설문조사에 따르면, 보건의료 빅데이터 전문가는 전문지식, 안정성, 평균소득, 인력수요, 사회적 위상과 같은 모든 영역에서 평균 이상으로 예측됐다. - KISTEP 제공
● 모래알에서 진주를 찾는 작업이 핵심!
 
보건의료 빅데이터 전문가의 핵심 직무는 다음과 같습니다.
 
  1) 관련 빅데이터 수집과 분류
  - 보건의료 관련 온톨로지 개발
  - 보건의료 관련 데이터 사용자 사전 정의
  - 데이터 수집 로봇 개발, 수집 방식(알고리즘) 결정
  - 수집한 데이터 개인정보보호 설정, 사용 데이터 뒷처리(데이터 클렌징)
 
  (용어 설명 ☞ 온톨로지란 단어와 관계들로 구성된 일종의 사전으로, 사용자의 생각을 컴퓨터에서 다룰 수 있도록 정리한 개념과 개념 사이의 관계를 설명하는 표현 방법, 기술을 말합니다.)
 
  2) 관련 빅데이터 저장과 처리 
  - 정형 빅데이터(즉시 통계분석을 할 수 있도록 정리되고 가공된 데이터) 저장기술 정의
  - 비정형 빅데이터(동영상, 사진, SNS의 기록과 같이 가공되어있지 않은 로데이터(rawdata)들) 저장기술 정의
  - 빅데이터 처리 플랫폼 개발
 
  3) 관련 빅데이터 연계 작업 
  - 관련 빅데이터 연계 대상 정의, 개인정보보호 방안 마련  
  - 관련 빅데이터 연계 방식 설계, 결정
  - 데이터 연계(매칭)이 잘 됐는지 품질 검사 진행, 진단, 분석, 결과 공유
 
  4) 관련 빅데이터 분석과 활용 
  - 보건의료계에 공개된 빅데이터 중에서 유의미한 정보를 발굴(텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝)해서 활용해서 정리/분류
  - 통계분석(기술통계, 추리통계, 구조방정식, 다층모형 등), 머신러닝/딥러닝(데이터 마이닝, 분류모형평가, 연관분석), 시각화 (텍스트 데이터, 지리 데이터), 자료 분석 구체화
  - 보건의료 지식 추출을 기반으로 신기술 창출
 
● 수학·통계학 도움, 냉철하고 섬세한 사람이 유리
 
보건의료 빅데이터 전문가에 관심이 있다면, 자신이 속한 단계에 맞춰 필요한 준비를 하면 도움이 된다. - KISTEP 제공
보건의료 빅데이터 전문가에 관심이 있다면, 자신이 속한 단계에 맞춰 필요한 준비를 하면 도움이 된다. - KISTEP 제공
 
  1) 지식
 
기본적으로 의학·보건 관련 지식이 필요합니다. 또, 방대한 양의 데이터를 분석하려면 수학적 관점이 필요하므로 수학이나 통계학을 배우는 것이 큰 도움이 됩니다. 이밖에 생명과학이나 정보통신 분야를 공부하는 것도 유용합니다.
 
  2) 능력
 
수리능력과 문제해결능력은 필수입니다. 많은 양의 데이터를 수집, 분류, 분석해 유의미한 정보를 가려내야 하므로 통찰력도 중요합니다. 또, 아이템 개발이나 기획 작업 이후에 이를 의료서비스로 전환하려면 의사나 임상병리사, 전산담당자들과 원활한 소통이 필요합니다. 따라서 각 분야의 전문가들이 사용하는 서로 다른 용어를 알고, 이를 공통의 언어로 통합·분석하며 다양한 의견을 수렴, 반영, 조율하려면 커뮤니케이션 능력도 좋아야 합니다.
 
  3) 성격
 
분석적 사고가 필수입니다. 다른 정보도 마찬가지지만 의료정보는 특히 수치적 오류와 방식의 오류를 견제해야 하므로 냉철하면서도 섬세할수록 좋습니다. 또 장시간에 걸쳐 분석을 해야 하므로 인내심과 지구력도 필요합니다.
 
  4) 청소년기에 준비할 것 
 
직접적으로 도움이 될 만한 학습과정이나 진로체험 과정은 아직 없습니다. 다만 빅데이터 전문가는 컴퓨터 언어를 잘 다루면 좋습니다. 자바나 JSP와 같은 언어는 물론, 리눅스와 같은 OS도 관심을 두세요. 당연한 이야기지만 관련 서적을 많이 읽으면 기반을 다지는 데 충분히 도움이 됩니다.
 
  5) 대학/대학원에서 준비하려면
 
대학에서 통계학, 경제학 또는 보건학을 전공하면 유리합니다. 현재 보건의료 빅데이터 전문가와 직접적으로 연관 있는 학과로 고려대와 연세대에 의료통계학과가 있습니다. 이와 관련있는 기관으로는 건강보험심사평가원, 건강보험공단, 질병관리본부 등이 있습니다. 이들 기관들이 보건의료 분야의 실제 통계 패키지 프로그램을 다루는 오프라인 교육 과정을 제공하고 있으므로 여기에 참여하면 진로체험을 할 수 있습니다. 다만 보건의료나 통계에 대한 기본 지식이 없으면 이해가 어려울 수 있습니다.
 
※편집자주
본 연재기사는 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 지난해 발행한 (사회격차 해소분야) ‘과학기술 신직업’을 바탕으로 온라인기사 형식에 맞게 재구성됐습니다. 시리즈 기사를 통해 ‘과학기술미래직업’ 15개를 차례로 소개합니다. 나의 꿈을 발견해 보세요.
 
[과학기술미래직업]을 소개합니다. - KISTEP 제공
[과학기술미래직업]을 소개합니다. - KISTEP 제공
 
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