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하둡 클러스터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 헬스케어 빅 데이터 처리 및 분석의 영향

전문가 제언: ○ 다양한 IT 기술을 접목한 스마트 헬스케어 분야의 급격한 성장에 따라 헬스케어 데이터를 분석하기 위한 헬스케어 애널리틱스 시장 역시 빠르게 성장 중이다. 헬스케어 분야의 데이터는 그 종류가 매우 많고 연결 가능성이 높으며 잘 정형화되어 있기 때문에 빠른 도입과 확산이 유망하다. 임상데이터(Clinic data), 전자의무기록(EMR) 데이터, 청구 데이터(Claim data), 유전자 데이터(Genomic data), 의료영상 데이터(Medical Image data) 등 정형화된 다양한 데이터 간의 연계 및 분석을 통해 유용하게 활용할 수 있다.

○ 헬스케어에서 가장 중요한 문제는 대규모 크기의 빅 데이터를 분석하는 기술이다. 다양한 헬스케어 애플리케이션의 급속한 성장과 더불어 헬스케어에 사용된 여러 장치는 다양한 데이터를 생성한다. 더 좋은 의사 결정을 위해서는 데이터는 효과적으로 처리되고 분석되어야 한다. 클라우드 컴퓨팅은 저비용으로 IT 자원을 활용하여 효율적으로 데이터를 저장, 처리 및 분석할 수 있는 기술로 맞춤형 서비스를 제공한다. 기존 데이터 처리시스템은 이러한 대규모 데이터를 처리하는데 불충분하므로 더 좋은 성능 달성과 확장성 과제를 해결하기 위해서는 클라우드 환경에서 분산된 시스템이 필요하게 된다.

○ 하둡은 이러한 분산된 환경에서 대규모 데이터를 처리할 수 있는 프레임워크를 갖고 있다. 하둡은 클라우드 환경에 설치되어 대규모 헬스케어 데이터를 처리할 수 있다. 헬스케어 애플리케이션은 인터넷을 통하여 공급되고 재래 소프트웨어보다 클라우드로 서비스된다.

○ 국내 헬스케어 데이터 분석시장은 2015년 기준 약 1천억 원 규모에서 연평균 21.5%로 성장하여 2020년에는 2,911억 원 수준으로 전망된다. 정부는 2011년 발표한 “빅 데이터를 활용한 스마트정부 구현(안)”에서 빅 데이터를 활용한 과학기술？의료 선진화 계획을 발표한 바 있다. 전 세계에서 가장 우수한 보건의료 데이터 분석환경을 갖추고 있으므로 막대한 보건의료 비용 감소 및 효율적 의료서비스 제공을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터가 활용되어야 하며 필요한 애플리케이션 등 인프라 구축에 필요한 핵심기술 확보가 필수이다.

저자: Sreekanth Rallapalli, et al.
자료유형: 니즈학술정보