만성질환 등은 의료비용에 대한 부담이 높은 질환으로써 개인의 건강 상태에 대해 지속적인 모니터링과 건강상태를 예측하여 건강상태의 악화에 대한 예방 및 그 관리의 중요성이 크게 부각되고 있다.
이에 따라 건강에 대한 사람들의 인식이 높아지고 있으며, 국내외 대형 의료기관 또는 정부(예: 심평원 또는 건보공단)에서 제공하는 건강 빅데이터를 이용하여 사용자의 미래 건강상태를 예측하고 사용자에게 알맞은 의료 서비스 또는 건강증진 서비스 등을 포함하는 다양한 건강관리 서비스들의 개발에 박차를 가하고 있다.
건강 빅 데이터를 기반으로 하는 건강증진 서비스는 사용자와 유사한 건강상태를 나타내는 사람들의 건강데이터를 검색하고, 검색한 건강데이터를 기반으로 해당 사람들의 건강 변화에 대한 추이를 참고하여 사용자의 미래 건강상태를 예측할 수 있고, 해당 건강데이터의 정보(예: 처방 방법 또는 생활습관 개선 방법)을 토대로 사용자의 건강을 증진할 수 있는 방법을 찾아낼 수 있으므로 사용자 또는 건강증진 서비스를 제공하는 서비스 업체들이 사용자와 유사한 건강상태를 보이는 사람들의 건강데이터를 정확하게 검색하는 기술이 요구된다.
또한 사용자에게 의료 서비스와 건강증진 서비스를 적절하게 제공하기 위해서는, 무엇보다 만성질환 등을 포함하는 다양한 질환에 대한 정보를 제공해 줄 수 있는 사용자의 미래 건강상태의 추이를 정확하게 예측하는 기술이 요구된다.
본 기술이전의 세부기술 1은 검색에 대한 계산 복잡도가 상당히 높은 시계열 다변량(다차원)의 특성을 가지는 건강데이터를 검색하기 위해 건강데이터의 포맷을 변환하고 학습모델을 적용한 특징 추출을 통해서 건강데이터의 차원을 줄임으로써, 검색을 위한 계산 복잡도를 현저하게 줄이고, 유사도가 높은 건강데이터별로 파티셔닝하여 모든 데이터에 대한 유사도 계산을 수행하지 않고 선별된 부분 집합내의 건강데이터들에 대해서만 유사도 계산을 수행함으로써 효율적인 유사사례 검색이 가능한 기술이고, 세부기술 2는 사용자의 건강상태를 나타내는 시계열 건강수치와 유사한 사례를 검색하고 검색된 유사사례를 기반으로 사용자의 미래 건강 상태를 나타내는 미래 건강 수치를 예측하는 기술이고, 유사사례들을 시계열 유사도에 따라 그룹화하고 예측 후보 그룹의 대표값을 계산하여 미래 건강 수치의 예측 후보값으로 제시함으로써 사용자의 미래 건강 상태를 예측할 수 있는 기술이다.
본 연구팀에서는 유사사례 검색 및 예측 기술을 건강검진 데이터에 대해 실제 적용시켰으나, 해당 기술은 건강검진 데이터 뿐만이 아니라, 개인의 건강 상태 수치 데이터 및 라이프로그를 포함하는 더 넓은 범위의 개인 건강 데이터에 대한 분석 기술로 활용될 수 있다. 기술이전 업체에서는 사례기반 개인 건강 증진 서비스를 제공하기 위한 핵심 기술로써 본 기술에 대한 요구사항이 있으므로, 본 기술이전을 통해 빅데이터 기반의 개인 건강 데이터 분석 기술을 이전하려고 한다.
■ 다변량 시계열 형태의 개인 건강 데이터에 대한 유사사례 검색 및 예측 가능
■ 특징 추출 학습 모델 기반의 다변량 차원 감소 및 유사도 기반 파티셔닝을 통한 안정된 검색 속도 확보 (유사사례 검색 속도 10초 이하)
■ 건강 데이터에 대한 유사사례 기반 미래 건강 수치 값 예측 후보 제공 가능
■ 검색 및 예측에서 개별 건강 특징 및 조합 선택 가능
■ 검색 및 예측에서 개인 건강 데이터의 기간 (예: 2011년~2015년) 선택 가능
A. 기술명 : 건강정보 빅데이터 기반 개인 건강 데이터의 유사사례 분석 기술
■ 시계열 건강데이터에 대한 유사사례 검색
■ 시계열 건강데이터 기반의 유사도 계산
B. 기술명 : 건강정보 빅데이터 기반 개인 건강 데이터의 미래 건강 예측 기술
■ 내 정보와 유사한 시계열 건강 데이터의 그룹화
■ 시계열 유사사례 그룹 기반 미래 건강 수치 예측
A. 기술명 : 건강정보 빅데이터 기반 개인 건강 데이터의 유사사례 분석 기술
■ 개인의 시계열 건강수치특징(수축기 혈압, 총콜레스테롤 등)과 유사한 수치 변화를 나타내는 사례를 건강정보 빅데이터로부터 검색하는 기능
■ 개인의 시계열 건강수치특징(수축기 혈압, 총콜레스테롤 등)과 건강정보 빅데이터로부터 추출된 건강사례의 시계열 건강수치특징과의 유사도를 계산하는 기능
B. 기술명 : 건강정보 빅데이터 기반 개인 건강 데이터의 미래 건강 예측 기술
■ 시계열 건강데이터(예, 수축기혈압, 총콜레스테롤 등)에 대한 유사사례 검색 모듈로부터 추출된 유사사례를 그룹화하는 기능
■ 시계열 건강데이터(예, 수축기혈압, 총콜레스테롤 등)에 대한 유사 시계열 사례 기반의 미래 건강 예측 기능
■ 본 기술들은 다변량 시계열 형태의 개인 건강 데이터에 모두 활용이 가능함
■ 건강 유사사례 검색 시스템
- 의료 및 건강 증진을 위한 의사 결정 지원용 유사사례를 실시간에 가깝게 제공
- 유사사례 기반의 개인 건강 상태를 비교 분석할 수 있는 서비스 제공
■ 개인의 미래 건강 예측 시스템
- 건강 상태 수치의 미래 예측 정보 제공
- 미래 건강 상태 수치 기반의 질병 예측 정보 제공
■ 차세대 유헬스케어 시스템
- 개인별 유사사례 기반의 현재 및 미래 예측 건강 상태에 따른 맞춤형 건강증진 서비스 제공
- 건강 상태 수치의 미래 예측을 통한 선제적 질병 관리 서비스 제공