건강한 미래를 약속하는 공중보건 디지털 혁신

팬데믹과 각종 바이러스 질병, 그리고 기저질환 및 생명을 위협하는 여러 중증질병이 우리의 건강을 위협하고 있습니다. 몇 년 전 코로나19 팬데믹을 지나면서 공중보건 영역에서의 선제적 예방체계와 현황 분석능력이 질병의 대응에 얼마나 중요하게 작용하는지를 몸소 깨달을 수 있었죠. 또다시 닥쳐올 수 있는 팬데믹에 대비해 앞으로 보건 당국은 분석툴과 AI 기술을 활용하여 공중보건 혁신을 이루어 나가야 할 것입니다.

SAS는 의료보건 분야에서 이미 강력한 리더십을 보유하고 있습니다. 포춘 글로벌 500대 헬스 & 생명과학 기업의 100%가 SAS 제품을 사용하고 있으며, 현재 1,700여개의 헬스 및 사회서비스 기업들이 SAS의 고객으로 등록되어 있습니다. 특히 미국 질병통제예방센터(CDC)를 비롯한 각 주의 주요 공중보건 기관들은 이미 SAS 제품을 도입하여 국민의 건강을 증진하고 서비스를 개선하는 놀라운 성과를 거두고 있습니다. SAS의 기술 및 분석 제품을 활용하여 의료 체계를 개선하고 질병 및 마약 확산 방지 등의 실질적인 효과를 거두고 있는 사례들을 소개합니다.

1. 미국 질병통제예방센터, 질병 통합 관리로 공중보건 감시 및 신속 대응체계 마련

[그림 1] 미국 CDC에서 사용하는 SAS Visual Investigator 시스템 구동 예시

미국 질병통제예방센터(CDC)는 공중 보건의 최전선에서 방대한 양의 복잡한 데이터를 처리하고 있습니다. 팬데믹 감시부터 만성 질환 연구에 이르기까지, CDC의 핵심 운영에는 강력하고 신뢰할 수 있는 데이터 분석 도구가 필수적이며, SAS 소프트웨어가 중추적인 역할을 맡고 있습니다. SAS의 강력한 통계 및 데이터 관리 기능을 활용하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하고, 이를 통해 질병 분석, 신속한 대응, 그리고 전체 프로세스의 효율적인 통합 관리를 실현할 수 있습니다.

공중 보건 감시 및 신속 대응

전국 신드롬 감시 프로그램(NSSP): SAS는 이 시스템을 통해 전국에서 보고되는 건강 데이터를 실시간에 가깝게 모니터링하여 새로운 보건 위협이나 질병 발생 징후를 신속하게 감지합니다.

전염병 대응: 코로나19 팬데믹과 같은 위기 상황에서 역학 조사를 지원하고, 테스트 지표를 추적하며, 데이터 품질을 보장합니다.

질병 모델링 및 연구 지원

백신 안전성 모니터링: 백신 유해 사례 보고 시스템(VAERS) 데이터를 분석하기 위해 SAS의 AI 및 머신러닝 기술을 활용, 잠재적인 안전 신호를 더 빠르게 이해할 수 있습니다.

건강 행동 분석: 1984년부터 시작된 행동 위험 요인 감시 시스템(BRFSS)과 같은 장기 프로젝트는 SAS를 이용해 미국 성인의 건강 행동, 신체 활동, 식단 등에 대한 귀중한 데이터를 지속적으로 분석합니다.

통합 플랫폼을 기반으로 한 SAS의 기술 지원을 통해, CDC 내 복잡한 프로세스가 통합 관리되어 효율성이 크게 향상되었습니다. 전 부서를 아우르는 CDC의 통합 관리 활용 사례의 상세 내용은 아래와 같습니다.

강력하고 신속한 의사결정: 다양한 시스템의 보건 데이터를 통합하고, 현대적이며 확장 가능한 아키텍처에서 실행되는 분석 및 데이터 관리 플랫폼으로 인사이트를 더 빠르게 확보

동적 질병 감시 및 보고: 단일 협업 공간을 구축하고 내부 감시 및 공공 정보 제공을 위한 자동화된 보고서를 개발

AI/ML 기반 업무 프로세스 간소화 및 최적화: 텍스트 분석 및 머신러닝을 통해 공중보건 데이터 추출 극대화. AI 활용으로 공중보건 조치 및 개입을 위한 의사결정

감시 자원 최적화: 센서, 장치 및 현장 작업에서 수집된 실시간 데이터에 스트리밍 및 IoT 분석을 적용하고, 이를 통해 얻은 인사이트를 활용하여 상황 인식

직원 협업: 모든 분석 및 배포 기능을 위한 개방적이고 접근 가능한 공간을 제공하여 가치 실현 시간을 단축하고, 모든 선호도와 기술 수준의 사용자가 동일한 소프트웨어에서 작업할 수 있도록 지원

프로세스 자동화: 팩스 입력, 전자건강기록 및 기타 데이터 소스를 포함한 양식 중심 프로세스를 자동화하여, 수동 작업에 소요되는 시간 최소화. 시스템이 확장 가능하고 민첩하도록 보장

2. 미국 주 정부, 체계적인 집단 발병 관리 및 의사결정 시스템 구축

[그림 2] 텍사스 주 통합 관리 시스템 화면

미국 전역의 주 정부 보건 당국은 공중 보건 위협에 신속하고 정확하게 대응하기 위해 최첨단 데이터 분석 도구를 필요로 합니다. 특히 계절성 독감과 같이 빠르게 확산되는 질병을 관리할 때는 데이터 기반의 민첩한 의사결정이 필수적입니다. 이러한 필요를 충족하기 위해 많은 주 정부가 SAS와 협력하여 독감 유사 증상(Influenza-like Illness, 이하 ILI) 통합 관리 시스템을 구축했습니다. 이는 집단 발병을 조기에 감지하고 효과적인 대응 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

과거의 독감 감시 시스템은 대부분 파편화되어 있었습니다. 각 병원이나 클리닉에서 보고되는 데이터는 형식과 보고 시점이 제각각이며, 이를 수동으로 취합하고 분석하는 데 너무 많은 시간이 소요되어, 발병 초기 단계에서 정확한 상황을 인지하기가 어려웠습니다. SAS는 주 정부 파트너와 함께 이러한 문제를 해결하고, 데이터 기반의 보다 신속한 의사결정을 지원하게 되었습니다.

데이터 통합 및 표준화: 다양한 의료 기관(병원, 응급실, 검사실 등)에서 발생하는 데이터를 SAS 플랫폼으로 집중시킵니다. 이 과정에서 데이터는 자동으로 표준화되고 정리되어 분석 가능한 형태로 변환됩니다.

실시간 모니터링: SAS의 분석 엔진은 통합된 데이터를 실시간으로 모니터링하여 평소와 다른 '이상 징후'를 탐지합니다. 특정 지역에서 독감 유사 증상 환자가 급증하는 패턴을 즉각적으로 식별할 수 있습니다.

예측 모델링: 단순 감시를 넘어, SAS 분석 모델은 기후 데이터 등 통합된 여러 데이터를 기반으로 향후 발병 추세를 정확도 높게 예측합니다. 이는 보건 당국이 선제적으로 자원을 배분할 수 있는 기준으로 활용될 수 있습니다.

[그림 3] 기후 데이터 통합 ILI 감시 시스템

여러 주 정부에서 SAS 기반의 ILI 감시 시스템으로 다음과 같은 성과를 거두었습니다.

신속한 경보 시스템: 시스템은 독감 활동 수준이 특정 임계값을 초과할 때 보건 담당자에게 즉시 경고를 보냅니다. 이를 통해 대응 시간을 획기적으로 단축했습니다.

자원 배분의 최적화: 과거 데이터를 분석하여 어느 지역 병원이 언제 가장 붐빌지 예측할 수 있게 되었습니다. 덕분에 백신 재고 관리, 의료진 배치, 이동식 검사소 운영 등 자원을 가장 필요한 곳에 효율적으로 집중시킬 수 있었습니다.

데이터 기반 의사결정(Decisioning): 주지사나 보건 국장 같은 최고 의사결정권자들은 통합 관리되는 대시보드를 통해 현재 상황을 명확하게 파악하고, 과학적 근거에 기반한 봉쇄 조치 권고, 백신 접종 캠페인 강화 등의 결정을 내릴 수 있었습니다.

미국 주 정부와 SAS의 협업은 데이터 분석이 공중 보건 관리의 판도를 어떻게 바꾸는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. SAS의 강력한 분석 기술을 활용한 독감 유사 증상(ILI) 통합 관리 시스템은 데이터를 신속하고 정확한 정보로 변환하여, 주 정부가 집단 발병을 효과적으로 관리하고 궁극적으로 지역 사회의 건강과 안전을 보호할 수 있도록 지원하고 있습니다.

3. 마약류 진통제(Opioid)에 대한 대응

[그림 4] 미국 각 주 정부의 마약류 진통제 대응 관련 SAS 활용 사례

1990년대 미국 마약류 진통제(오피오이드) 위기는 제약회사 퍼듀파마(Purdue Pharma)의 공격적인 마케팅과 미국 식품의약국(FDA)의 초기 부실 대응이 맞물려 발생한 비극적인 공중 보건 문제입니다. 이 사태의 여파로 수 십만 명의 미국인이 목숨을 잃었고, 각 주 정부는 이 전례 없는 위기에 맞서기 위해 데이터 기반의 강력한 대응책을 마련해야 했습니다. 이 과정에서 SAS 분석 솔루션은 핵심적인 데이터 기반 대응 시스템을 지원하며 각 주 정부의 활용 사례에 맞는 시스템을 구축하였습니다.

퍼듀파마는 1996년 '옥시콘틴(OxyContin)'을 출시하며, 이 약물이 '안전하고 중독성이 적다'고 대대적으로 광고했습니다. 당시 FDA는 퍼듀파마의 주장을 검증 없이 받아들여 장기 치료 문구를 승인하는 등 초기 대응에 미흡했습니다. 제약업계의 로비와 맞물려 마약류 진통제 처방은 급증했고, 이는 오남용과 중독 사태로 이어졌습니다. 이후 각 주 정부는 제약회사를 상대로 수천 건의 소송을 제기하며 적극적으로 나섰으며, 이와 함께 다양한 데이터 기반 정책을 도입하여 위기를 완화하고자 했습니다.

처방약 모니터링 프로그램(PDMP) 강화: 거의 모든 주에서 PDMP 시스템을 의무화하여 의사와 약사가 환자의 처방 이력을 확인하도록 했습니다.

치료 및 회복 프로그램 지원: 중독 치료 프로그램에 대한 예산을 확대, 관리 및 감독을 위한 시스템을 마련하고 접근성을 높였습니다.

이러한 주 정부의 노력을 뒷받침한 핵심 기술 중 하나가 바로 SAS의 데이터 분석 솔루션입니다. SAS는 주 정부가 방대한 데이터를 통합하고 분석하여 효과적인 정책 결정을 내릴 수 있도록 지원하였습니다.

[그림 5] 자금 집행 모니터링 및 성과 측정 대시보드

SAS 도입 효과

데이터 통합 및 시각화: SAS는 흩어져 있던 다양한 공중 보건 및 법 집행 데이터를 손 쉽게 통합할 수 있도록 지원하며, 마약류 진통제 관련 동향을 실시간으로 보여주는 통합 대시보드를 구축하였습니다.

고위험군 식별 및 예측 모델: SAS의 예측 모델은 과다복용 위험이 높은 인구 집단이나 과잉 처방하는 의료인을 식별하여 선제적인 개입을 가능하게 했습니다.

사기 및 오용 감지: 처방 데이터 내의 이상 징후나 불법 유통 패턴을 탐지하여 법 집행 기관의 수사를 지원하였습니다.

자금 집행 모니터링 및 성과 측정: 제약사와의 합의금(수십억 달러 규모)이 치료 프로그램 등 위기 완화 활동에 효과적으로 사용되는지 모니터링하고 그 성과를 측정하는 데에도 SAS 솔루션이 활용되었습니다.

각 주 정부는 SAS와 같은 데이터 분석 솔루션을 도입하여 방대한 의료 및 사법 데이터를 통합 분석함으로써 과다복용 위험 지역을 식별하고, 처방 남용 패턴을 추적하는 등 과학적 근거에 기반한 정책을 수립하기 시작했습니다. 이러한 과정은 공중 보건 위기 상황에서 정부 기관이 데이터 분석 기술을 어떻게 활용하여 신속하고 효과적인 개입을 수행할 수 있는지 보여주는 중요한 선례가 되었습니다.

위의 사례들을 통해 글로벌 보건 기관들이 국민의 건강을 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지, 그리고 이 과정에서 SAS가 어떤 역할을 했는지를 살펴보았습니다. SAS는 글로벌 보건 기관과의 풍부한 협업 경험을 바탕으로 보다 나은 공중 보건을 위한 디지털 혁신을 지원하고 있습니다.