<예측>

유전자 아닌 빅데이터로 예측 의료 이끌다
4P의학에서 기대되는 것은 개인의 참여해서 만드는 빅데이터와 유전정보에 근거해 질병을 예측하고 예방하는 것이다. 전 세계적인 고령화 추세로 인해 헬스케어 지출이 높아지고 있고 이 중의 상당 부분은 당뇨병, 비만, 심장질환 등의 만성질환의 치료와 관리에 쓰이고 있다. 만성질환을 미리 예방할 수 있다면 의료비용을 크게 절감할 수 있기 때문에 전 세계적으로 국가 차원에서 질병 예방을 위한 방안을 강구하고 있다. 이 중 가장 각광 받는 방법이 환자 스스로가 자신의 프라이빗 뱅크에 일생 동안의 건강데이터를 넣어 두고 가까운 타인에게 이를 관리할 수 있도록 하는 방법이다. 의료의 포괄성과 지속성을 담보할수 있으며, 4P의 마지막 문인 예측(Predictive)의료는 이러한 개인건강기록(PHR)분야의 빅데이터 분석에서 시작이 된다. 예를 들어 보자.최근 예측의학의 데이터베이스로는 전국 최대 규모가 되는 '캘 인덱스(Cal Index)', 몇번의 '클릭'만으로 주치의는 물론, 수술 집도의, 처방약 기록까지 한눈에 볼 수 있게 되는 시대가 되었다. 종양학에서는 이미 치료를 받은 암환자를 대상으로 유전자, 조직학적 검사, 임상적 소견을 종합하고 있다. 이를 토대로 환자의 예후를 미리 예측하고 재발이나 병의 진행 가능성이 높은 환자에게는 적극적 치료를, 가능성이 낮은 환자에게는 적극적 치료를 시행하지 않음으로써 불필요한 치료를 피할 수 있도록 하고 있다. 이처럼 예후를 예측하는 많은 연구와 노력들이 계속 시도되고 있으며, 훌륭한 저널에 계속 그 결과가 발표가 되고 있다. 그러나 유전자 검사를 받은 소비자가 부적절한 치료법을 시도하거나 정신적 스트레스를 받을 거라는 FDA의 우려가 제기되기도 한다. 따라서 4P의 과학적 오류와 의학적 남용을 막기 위한 적절한 수준의 규제를 마련하고 의료소비자들에게 충분한 정보를 제공하는 것이 절대적으로 필요하다.