장세영 경북대학교병원 소화기내과 교수는 최근 대한내과학회지에 게재한 ‘내과에서의 빅데이터: 자료원과 도전 과제’ 논문을 통해 이같이 밝혔다. 

고령화와 만성질환 증가에 따라 빅데이터는 유병률이 높고 장기 추적이 필요한 내과 영역에서 가치가 더 커지고 있다.

장 교수에 따르면 국내에서 주로 활용되는 보건의료 빅데이터는 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원 청구 자료다. 국민건강보험공단 자료는 건강검진 및 자격 자료와 연계가 가능해 장기 추적과 인구집단 기반 연구에 유리하다는 점을 강점으로 꼽았다. 

반면 건강보험심사평가원 자료는 심사 과정에서 생성되는 상세한 진료 정보를 바탕으로 의료 이용 양상을 세밀하게 파악하는 데 장점을 지닌다.

여기에 국가암등록자료 및 사망 자료, 국민건강영양조사 등이 결합되면 연구 범위는 한층 더 넓어진다. 

장 교수는 “이러한 빅데이터가 대규모 모집단을 대상으로 희귀 사건이나 장기 예후를 평가하고, 실제 임상 현장을 반영한 근거를 생산하며 정책 개입 효과를 분석하는 데 매우 유용하다”고 설명했다.

진단 오분류·임상 정보 부족 한계…정교한 ‘연구 설계’ 필수

하지만 빅데이터의 방대한 규모가 연구 타당성을 담보하는 것은 아니다. 장 교수는 가장 먼저 고려해야 할 문제로 ‘진단 정확도’를 주목했다. 

청구 자료 진단코드는 임상적 진단보다 보험 청구 등 행정적 필요에 영향을 받기 때문에 “실제 질환 상태와 완전히 일치하지 않을 수 있어 오분류 가능성을 항상 염두에 둬야 한다”고 제언했다.

또 청구 자료 특성상 영상 검사 결과, 병리 소견, 질병 중증도 등 중요한 임상 정보가 충분히 담기지 않는 경우가 많아 임상적인 세밀성이 부족하다는 점도 한계로 지적했다. 

비급여 검사나 약제, 환자의 실제 복약 순응도 역시 파악하기 어렵기 때문이다.

관찰 연구가 갖는 고유 방법론적 한계와 공공 및 병원 자료 연계 시 발생하는 표준화도 극복해야 할 과제로 조명했다. 

흡연 및 음주, 동반 질환 등과 복잡하게 얽힌 내과질환 특성상 단순 연관성을 인과관계로 해석하는 데에는 신중함이 요구되는 이유에서다. 

결국 빅데이터 연구 발전을 위해서는 단순히 더 많은 자료를 축적하는 것을 넘어, 자료원을 적절히 연계하고 한계를 명확히 이해한 상태에서 엄밀한 연구 설계를 적용해야 한다는 것이다. 

장 교수는 “내과 영역에서 빅데이터 가치는 단순히 많은 환자를 분석하는 데 있는 것이 아니라 실제 환자 진료와 정책 결정에 도움이 되는 임상적으로 해석 가능한 근거를 생산하는 데 있다”며 “통계적 유의성만이 아니라 임상적 의미를 함께 해석하려는 태도가 필요하다”고 강조했다.