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I T / 전자전기

번호 : 1257 작성자 : master  쪽지보내기 작성일 : 2012-02-20 조회수 : 1610
제목 :

효율적인 역학적 접근법과 의학적인 도움을 빠르게 제공하기 위해 SNS이용

트위터를 사용하는 사람들의 관심분야의 빠른 변화에 비교해보면 역학자들의 변화는 매우 느린 학문이라고 할 수 있다; 심지어 갑작스러운 질병의 확산와중에서도 각 질병의 정체를 알아내고 확인하는데 몇 주의 시간이 걸리곤 한다. 현재 많은 연구자들이 역학적 접근법을 좀더 효율적으로 수행하고 의학적인 도움을 좀더 빠르게 제공하기 위해서 구글뉴스나 트위터 또는 페이스북과 같은 소셜 미디어를 이용하기 시작했다. 애틀랜터의 질병통제 및 예방센터 (Centers for Disease Control and Prevention, CDC)의 정보과학담당관인 타하 카스-후트 (Taha Kass-Hout)는 “소셜 미디어는 이미 우리 주변에 존재하고 있으며 이를 이용하여 혜택을 얻어야 한다”고 말했다.

카스-후트는 하버드 의대의 디지털 질병발견학회 (Conference on Digital Disease Detection)에서 이러한 도구들의 좀더 나은 적용방법을 제시하고 있다. 하지만 공공보건 분야의 모든 사람들이 이러한 데이터를 사용할 의향이나 준비가 되어 있는 것은 아니다. 예를 들어 존스 홉킨스 의대의 응급의학 연구원인 안드레아 듀가스 (Andrea Dugas)는 의사나 관계자들은 이러한 정보데이터 도구에 대해서 회의적인 입장을 갖고 있다고 말하면서 좀더 많은 연구를 통해서 이러한 도구가 공공보건계획분야의 핵심영역에서 사용되기 위해서는 신뢰성이 먼저 담보되어야 할 필요가 있다고 주장했다.

이 분야의 또 다른 문제는 최근 수행된 연구에서 비공식적인 데이터와 질병발생사건 사이의 상관관계만이 밝혀졌을 뿐이라는 점이다. 예를 들어 듀가스와 그녀의 연구팀은 ‘구글독감경향 (Google Flu Trends)’라고 불리는 웹 플랫폼을 가지고 감시를 수행하여 독감과 연관된 단어를 인터넷에서 조사했으며 병원에 대한 방문기록과 대조했다 (Dugas, A. F. et al. 2012).
이번 연구의 공동저자이며 존스 홉킨스 의대의 응급의학 전문의인 리처드 로스맨 (Richard Rothman)은 “연구를 통해서 웹사이트를 통한 조사 증가가 일어난 후에 사람들은 병원의 응급실을 방문하는 것으로 이어진다는 사실을 밝혀냈다”고 말했다. 공공보건 담당자들은 질병발생을 예측하는데 사용할 수 있다면 이번에 이루어진 데이터는 좀더 유용할 것이라고 말했지만 이러한 데이터 사용도구가 지속성과 신뢰성을 갖는다는 증거는 거의 없다고 주장했다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 연구자들은 트위터나 구글 트렌즈 (Google Trends)와 같은 도구가 다른 형태의 질병의 발생을 늦추고 광범위한 지역에서 새롭게 발생하는 질병을 예측할 수 있는가에 대한 좀더 대규모 연구를 계획하고 있다.

하버드 의대의 생물학 센서 (biological sensor)를 연구하는 공학자인 루미 추나라 (Rumi Chunara)는 이러한 비공식적인 데이터는 전통적인 감시 시스템에 대한 보완체계로 사용되어야 한다고 말했다. 특히 이러한 데이터는 거의 보건분야의 자원이 없는 상태지만 휴대전화가 보급된 지역의 인구에서 유용할 수 있다고 주장했다. 추나라는 지난 2010년 하이티에서 발생한 콜레라 확산을 추적하기 위해 트위터에서 생성된 데이터를 보스턴의 어린이 병원 (Children’s Hospital Boston)의 연구팀이 만든 헬스맵 (HealthMap)의 데이터를 활용했다 (Chunara, R., Andrews, J. R. & Brownstein, J. S. 2012). 이러한 데이터는 새롭게 발생하는 질병에 대한 인터액티브 지도를 만들기 위해 전세계의 질병에 대한 비공식적 데이터군을 수집했다.

지속적으로 블로그와 트위터 그리고 공식적인 감시 데이터 및 뉴스 사이트와 RSS 피드 뿐 아니라 사용자 제출한 보고서와 헬스맵을 스캔할 수 있도록 디자인되어서 열 가지 언어로 정보를 확산하도록 하고 미국의 보건부 (US Department of Health)의 프로젝트와 협력을 통해서 계절성 독감과 H1N1 독감에 대한 맵을 구성하는 연구를 하고 있다. 하지만 이렇게 다양한 정보의 시그널을 추출하는 자동화된 소프트웨어를 구축하는 것은 어려운 일이 될 수 있다. 그래서 일본 토쿄의 국립인포머틱스 연구소 (National Institute of Informatics)의 컴퓨터 언어학자인 나이젤 콜리어 (Nigel Collier)는 이러한 정보의 홍수에서 필요한 정보를 필터링할 수 있는 방법을 개발하고 있다. 콜리어가 개발하고 있는 바이오캐스터 (BioCaster)는 초기 경고신호를 찾아내기 위해서 군집형태의 전통적이고 비전통적인 데이터를 다양한 언어에서 찾는 헬스맵과 유사한 형태의 정보포털을 구축하고 있다. 헬스맵처럼 이러한 정보는 자유롭게 공유되지만 바이두 (Baidu)나 소소 (Soso)와 같은 아시아의 서치엔진에 집중하는 형식이다.

콜리어는 CDC와 세계보건기구 그리고 유럽질병예방센터 (European Centre for Disease Prevention) 및 일본의 보건성은 전세계적인 H1N1 바이러스의 확산과 하이티에서의 콜레라와 같은 질병의 확산을 추적하는 것을 포함한 다양한 목적으로 바이오캐스터를 사용하고 있다고 밝혔다. 하지만 실시간적인 역학적 움직임이 현실화되더라도 빠른 보건정보제공은 재정적이고 의학적인 재원에 의존할 수 밖에 없다는 것이 캐나다 토론토 대학 (University of Toronto)의 달라 라나 공공보건대학 (Dalla Lana School of Public Health) 소속 역학자인 데이비드 피스맨 (David Fisman)의 주장이다. 그는 “질병발생에 대한 인식은 반드시 그 속도조절의 변화나 개입의 폭과 연관되지는 않는다”고 말했다. 하버드 의대와 보스턴 어린이 병원의 역학자이며 헬스맵을 창립한 구성원 중에 한 명인 존 브라운스타인 (John Brownstein)은 이 분야의 주요 목적 중에 하나는 감시가 좀더 효율적인 보건시스템으로 전환될 수 있도록 하는 것이라고 지적했다. 그는 “현재 무엇이 실제로 일어나고 있는가를 아는 것은 중요하다. 하지만 어디에 이러한 영향이 나타날 것인가를 아는 것은 좀더 중요하다”고 말했다.


출처: nature.com
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