한국인 사망원인 1위 암 질환, K-의료 빅데이터로 극복한다.
성과지향 K-의료 빅데이터 시리즈 ①
한국형 K-Cancer(암) 통합 빅데이터 구축 방안
Ⅴ. 주요내용
1 양질의 K-Cancer 통합 빅데이터 구축
□ (데이터 결합) 임상정보, 영상, 유전체, 건강검진, 사망통계 등 다양한 데이터 결합을 통해 데이터 활용가치 극대화
* 예측-진단-치료-사후관리 등 全 주기 암 연구와 코호트DB 기반 종단 분석 가능
※ (현재) 22만명 → (개선) 300만명으로 확대하되, 유전체 정보 결합데이터는 유전체 검사를 주로 하는 대장암, 위암, 전립선암, 폐암 등 대상으로 1→2천명으로 확대
ㅇ (임상정보) 多기관 임상데이터 결합을 위한 국제용어표준 기반 표준화, 암 특화 DB 구축을 위한 전자의무기록(EMR) 표준화 사업 등 연계
* SNOMED-CT(Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms): 전세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 포괄적 임상용어체계로서 임상용어 표준화‧구조화에 유리
* 암 재발‧전이, 병리검사, 항암 결과(약제, 반응) 등 항목 추가 및 입력창 반영
ㅇ (영상) 해상도‧크기‧색상 등 표준화, 이미지 내 환자정보 비식별화 등을 통해 연구용 고품질의 암 환자 영상정보(CT, MRI 촬영 등)로 개선
ㅇ (유전체) 유전체 데이터 보유기관 등을 통해 암 환자의 유전체· 단백체 정보를 통합한 다중 오믹스 데이터 구축
* 국립암센터, 암 병원 운영 의료기관, 국가생명연구자원정보센터 등
ㅇ (검진·사망) 공공기관 보유 데이터를 암 환자 데이터와 연계하여 암 위험인자, 생존율 등 추적 가능한 코호트 DB 구축
* 국가건강검진(건보공단), 건강보험 청구/급여자료(심평원), 사망원인(통계청), 국민건강영양조사/KoGES(질병청) 등
- 데이터 제공에 동의한 암 환자 대상의 주기적 재동의 시스템 구축으로 장기 심층연구 여건 마련 병행
전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 포괄적 임상용어체계를 SNOMED-CT라고 하니