디지털 헬 스케어 에서 의 라이프 로 그란 ? 
 사용 자 의 지속 적 활용 이끌 어 내 는 것 이 관건 
 등록 2018 - 05 - 28 06 : 00 : 00 
 라이프 로 그 ( life log ) 는 개인 의 일상 ( life ) 에 대한 기록 ( log ) 를 뜻 하 며 , 요즘 은 흔히 페이스북 , 인 스타 그램 등 에 기록 등 이 라이프 로 그 데이터 로 축적 돼 있 다 . 헬스 케어 분야 에서 는 최근 정밀 의학 ( precision medicine ) 이 대두 되 면서 임상 데이터 , 유전체 데이터 와 접목 된 라이프 로 그 데이터 의 활용 도 가 주목 받 고 있 다 . 라이프 로 그 는 기록 과 수집 방식 에 따라 ▲ 수동 적 으로 수집 되 는 기록 ▲ 능동 으로 수집 되 는 기록 으로 분류 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 웨어 러블 기기 를 통해 사용 자 가 버튼 만 누르 면 자동 적 으로 축적 되 는 데이터 는 수동 적 으로 수집 되 는 데이터 고 , 자신 이 먹 은 식사 를 앱 을 통해 직접 기록 하 고 등 사용 자 의 일정 부분 의 행위 가 요구 되 는 기록 은 능동 적 으로 수집 되 는 데이터 다 . / 메디 포 뉴스 는 25 일 국립암센터 에서 열린 2018 년 도 의 생명 2 차 과학 포럼 - 우리 가 만들 어 갈 Health Big Data 의 미래 ’ 에서 김영인 눔 전략 이사 가 발표 한 내용 ( Digital health care 빅 데이터 : 의료 분야 연계 와 전망 ) 을 토대 로 ▲ 라이프 로 그 의 종류 ▲ 라이프 로 그 수집 과 해석 의 어려움 을 전한다 . [ 편집자 주 ] 
 ◆ 라이프 로 그 , 환자 중심 데이터 에서 확장 돼 모든 건강 관련 기록 의미 
 이러 한 라이프 로 그 는 ▲ 활동 량 정보 ▲ 영양 데이터 ▲ 자 가 측정 임상 데이터 ▲ 커뮤니케이션 데이터 가 있 다 . 
 활동 량 정보 는 라이프 로 그 중 가장 먼저 모이 기 시작 한 분야 로 , 착용 하 고 있 으면 수동 적 으로 데이터 가 모인다는 관점 에서 다량 의 데이터 를 수집 할 수 있 게 됐 다 . 최근 사용 성 이슈 로 시장 의 급속 한 하락 을 보이 고 있 다 . 
 영양 데이터 는 활동 량 데이터 다음 으로 대두 되 고 있 는 분야 로 , 스마트폰 을 활용 한 손쉬운 식사 기록 이 가능 하 며 , 식생활 변화 를 통한 체중 감량 및 만성 질환 예방 에 활용 할 수 있 다 . 데이터 의 밀도 가 높 은 편 이 지만 사용 성 에 따라 데이터 의 수집 량 및 통계 적 분석 에 대한 편차 가 큰 편 이 다 . 이 와 관련 해 김 이사 는 “ 활동 량 데이터 에 비해 영양 데이터 는 비교 적 능동 적 인 데이터 로 수집 될 수 있 다 . 음식 에 대한 구체 적 인 기록 이 남 아 단순히 개인 뿐 만 아니 라 연구 에 도 활용 될 수 있 는 데 이 터다 ” 고 설명 했 다 . 
 자 가 측정 임상 데이터 는 자 가 측정 용 의료 기기 를 활용 해 측정 된 임상 데이터 를 의미 한다 . 임상 현장 에서 측정 하 던 데이터 를 일상 환경 에서 연속 적 으로 측정 가능 하 다 . 또한 임상 환경 에서 인지 하 지 못하 는 현상 및 변이 ( fluctuation ) 를 관찰 할 수 있 다 . 현재 기기 의 숙련도 에 따른 정확 성 에 대한 논란 이 있 다 . 이 와 관련 해 김 이사 는 “ 자 가 혈당 측정기 는 이미 출시 된 지 꽤 시일 이 지났 고 , 대신 이런 부분 을 조금 더 자동 화 해서 모으 거나 서비스 플랫폼 에 붙여 단순히 자신 이 측정 하 는 것 에서 넘 어서 전문가 의 도움 을 받 거나 해석 하 는 것 까지 추가 되 면서 자 가 측정 임상 데이터 의 양 이 점점 증가 하 고 있 다 ” 고 말 했 다 . 
 커뮤니케이션 데이터 는 ▲ 헬스 케어 서비스 와 사용자 의 대화 로그 와 ▲ 사용자 간 의 그룹 활동 데이터 를 의미 한다 . 헬스 케어 서비스 와 사용자 의 대화 로그 는 메시지 기반 의 커뮤니케이션 데이터 로 , 의료 인 뿐 만 아니 라 준 의료인 까지 포함 하 는 포괄 적 인 제공 주체 와 향후 인공지능 엔진 학습 의 주요 데이터 가 될 것 으로 전망 된다 . 사용자 간 의 그룹 활동 데이터 는 동일 한 질환 으로 진단 받 은 환자 군 의 그룹 소통 데이터 로 , 페이스북 , 인 스타 그램 등 의 SNS 채널 에서 수집 되 는 데이터 까지 도 확장 가능 하 다 . 
 커뮤니케이션 데이터 와 관련 해 김 이사 는 “ 최근 의료진 과 환자 간 의 소통 이 의료 현장 에서 중요 짐 에 따라 커뮤니케이션 데이터 의 중요 성 이 점점 높 아 지 고 있 다 . 또한 , 단순히 건강 과 관련 이 없 는 데이터 라 할지라도 개인 적 으로 SNS 등 에 올리 는 포스트 , 페이스북 , 인 스타 그램 등 에 올리 는 사진 등 이 의료 데이터 와 붙 어 시너지 를 낼 수 도 있 지 않 을까 에 대한 고민 도 있 다 . 사실 지금 상황 에서 는 뜬 구름 잡 는 소리 로 보일 수 도 있 다 . 조금 더 구체 적 인 형태 로 건강 과 관련 된 이슈 로 하 는 환자 간 커뮤니티 , 특정 질환 으로 묶인 그룹 간 커뮤니케이션 같 은 경우 조금 더 임상 적 자료 로 가치 가 있 을 것 으로 예상 된다 . 대표 적 으로 미국 의 ‘ Patient like me ’ 같 은 플랫 폼 이 이런 역할 을 하 고 있 다 ” 고 평가 했 다 . 
 ◆ 라이프 로 그 데이터 임상 데이터 의 공백 채워질 수 있 어 
 라이프 로 그 의 특성 은 ▲ 분절 적 인 데이터 수집 을 연속 적 으로 확장 ▲ 새로운 형태 의 데이터 확보 를 통해 위험 도 예측 향상 및 적절 한 개입 가능 하 다는 것 이 다 . 즉 , 분절 적 인 데이터 수집 을 연속 적 으로 확장 할 수 있 다는 것 은 기존 의 임상 데이터 는 내원 ㆍ입원 시 에 집중 적 으로 형성 되 고 , 사용 자 의 일상생활 ( Daily life ) 과 관련 된 데이터 는 공백 이 존재 했 다 . 이러 한 상황 을 라이프 로 그 데이터 를 통해 임상 데이터 를 연속 적 으로 모을 수 있 다는 것 이 다 . 새로운 형태 의 데이터 확보 를 통해 위험 도 예측 향상 및 적절 한 개입 이 가능 하 다는 것 은 질병 의 위험 도 및 임상 적 결과 예측 에 활용 할 수 있 는 변수 의 양 을 증가 시켜 주 고 , 라이프 로 그 데이터 를 기반 으로 적절 한 시기 에 개입 이 가능 하 다 . 
 그러나 현재 라이프 로 그 의 치명 적 인 단점 으로 수집 에 대한 번거 로움 과 아직 데이터 양 이 충분 하 지 않 다는 것 이 지적 됐 다 . 
 이 와 관련 해 김 이사 는 “ 라이프 로 그 는 수집 자체 가 굉장히 번거롭 기 때문 에 데이터 의 양 도 임상 데이터 에 비해 적 을 뿐 더러 , 시간 이 지날수록 데이터 가 수집 되 는 밀도 가 감소 한다 . 과거 에 는 이런 비슷 한 시도 를 하 다 , 라이프 로 그 데이터 가 데이터 로서 가치 가 적 다고 여겨 버리 는 경우 가 많 았 다 . 디지털 매체 와 발달 로 기록 의 번거 로움 이 해소 되 고 있 는 상황 이나 , 여전히 사용 자 의 참여 에 따라 데이터 수집 이 좌우 된다 ” 고 말 했 다 . 
 ◆ 사용 자 의 지속 사용 을 늘리 는 것 이 라이프 로 그 데이터 의 숙제 
 라이프 로 그 의 수집 과 해석 에 대한 이슈 로 는 ▲ 사용 자 의 지속 사용 여부 ▲ 데이터 자체 의 한계점 이 제기 됐 다 . 
 사용자 들 이 지속 적 으로 라이 로 그 를 수집 에 참여 시키 기 위한 방법 으로 김 이사 는 ▲ 보상 ▲ 사용 자 의 상황 ▲ 의료진 피드백 을 제시 했 다 . 즉 , 라이프 로 그 데이터 를 사용 자 가 수집 할 때 , 구체 적 인 보상 체계 와 이 보상 체계 중 가장 명확 한 것 이 의료진 의 구체 적 인 피드백 이 라는 것 이 다 . 이 와 관련 해 김 이사 는 “ 실제로 1 차 의료 현장 에서 환자 들 이 식사 기록 , 혈당 측정 등 과 같 은 라이프 로 그 를 기록 해도 , 의사 가 환자 에게 세심 한 피드백 을 주 지 않 는다는 불만 이 상당히 많 다 . 의사 입장 에서 는 이런 기록 에 대한 피드백 을 어떻 게 줘야 할지 잘 알 지 못 하 니 , 무심히 넘어가 는 경우 가 많 은 것 이 다 ” 고 지적 했 다 . 
 라이프 로 그 데이터 의 근본 적 인 한계점 으로 는 ▲ 검증 ( validation ) 여부 ▲ 공백 값 처리 방법 이 제시 됐 다 . 이 와 관련 해 김 이사 는 “ 공백 값 을 예측 을 해서 넣 을 것 인가 , 공백 값 을 그대로 둘 것 인가 등 과 관련 해 기존 의 의학 연구 에서 사용 했 던 기존 임상 연구 방법 으로 는 대입 하 기 가 어렵 다 . 이러 한 문제점 때문 에 딥 러닝 , 머신 러닝 분석법 이 필요 하 다 ” 고 설명 했 다 . 
 질병 ‘ 극복 ’ 에서 ‘ 관리 ’ 시대 로 2018 - 04 - 16