100만명 데이터 OMOP 공통모델로 변환…향후에는 한국만의 데이터도 반영해야
공단에 등록된 100만명의 빅데이터를 세계공통모델인 OMOP공통데이터모델로 변환하는데 성공해 의약품 안전사용 모니터링 시스템 구축의 가능성이 확인됐다.
국민건강보험공단(이사장 성상철)은 최근 아주대학교 산학협력단(연구책임자: 박래웅 교수)으로부터 제출받은 '건강보험 빅데이터를 활용한 의약품 안전사용 모니터링 구축 방안' 연구보고서를 공개했다.
산학협력단은 건보공단 빅데이터가 국민 생애 전체 의료이용자료를 보유하고 있어 한국 전체 인구의 의약품 부작용 현황을 파악할 수 있고, 의약품 부작용간 인과관계를 분석할 수 있으며, 신약 및 희소처방 의약품의 부작용 분석이 가능하다고 평가했다.
여기에 빅데이터 분석 기법을 적용해 알려지지 않은 부작용의 실마리를 탐지할 수 있다는 점도 강점으로 꼽았다.
산학협력단은 "공단의 빅데이터는 의약품 부작용 분석에 대해 대표성, 객관성, 신뢰성이 높은 데이터소스로, 공단 빅데이터 단독으로도 의약품 안전사용 모니터링 체계 구축 및 운영이 가능하다"고 전제했다.
이번 연구에서는 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership) 공통데이터모델을 통한 공단 빅데이터의 활용성을 늘릴 수 있는 방안을 모색했다.
OMOP 공동데이터모델은 서로 다른 데이터 구조를 지닌 여러 기관(Source 1, 2, 3)의 데이터를 OMOP에서 개발한 공통데이터 모델로 변환해 같은 구조로 변환된 데이터에 같은 분석방법과 분석도구를 바로 적용해 결과를 수집하면 비교·분석이 가능한 구조로 돼 있다. 이 때, 분석결과만 수집하기 때문에 개인정보의 누출 위험이 없다는 설명이다.
OMOP 공통데이터모델은 오픈 정책을 채택하고 있으며, 이에 전세계 개발자들과 연구자들이 다양한 툴들을 활발하게 개발하고 있으며 많은 연구들을 함께 수행하고 있다.
산학협력단은 공단의 100만명 데이터(전국민의 2%)를 공통데이터모델로 성공적으로 시범 구축했으며, 데이터 시각화 툴(ACHILLES) 적용을 통해 변환된 데이터의 패턴, 분포, 추세를 파악하기 용이하게 했다.
분석을 위한 환자-대조군 추출과 의약품 부작용 인과관계 시범 분석을 통해 공통데이터모델 기반의 의약품 안전사용 모니터링 모델의 타당성을 검증하였고 신속한 분석이 가능한 것을 확인하기도 했다.
산학협력단은 OMOP 공통데이터모델이 미국에 최초 개발된 만큼 향후에는 검진·문진 등 한국만의 데이터를 공통데이터모델에 반영하는 방안을 향후 과제로 제시했다.
또 올해 12월 7일 OHDSI(Observational Health Data Sciences and Informatics, 의료관찰 데이터 연구지원을 위한 국제 컨소시엄) 홈페이지에 한국 전용 포럼이 개설됐는데, OHDSI 관계자들과 협력을 통해 한국만의 데이터를 공통데이터모델에 반영하는 작업이 수행돼야 한다고 덧붙였다.
더불어 희귀 처방약, 신약 등의 의약품 코드에 대한 추가 매핑 필요하며, 한국적 특수성이 높은 검진 및 문진 코드에 대한 매핑 범위 및 비매핑 코드에 대한 방안 수립이 필요하다고 제언했다.