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연구팀은 이번 이종 데이터 결합을 통해 병원이 갖고 있는 질환의 유전적 요인, 치료과정, 치료 후 재발성 경과 등 질환 데이터에 건보공단이 보유한 환자의 역학적 병력 등을 포함한 장기 추적자료·사망 여부·국가적으로 투입된 의료 비용 등이 추가됨으로써 고품질의 빅데이터를 확보했다. 이런 연구적용 사례는 다발골수종을 포함한 희귀난치암 극복 연구의 새로운 동력이 될 것으로 연구팀은 기대했다.
민 교수는 "한 의료기관에서 실제 진료에서 축적한 다발골수종 데이터로는 국내 여건에 맞춘 환자 맞춤형치료를 제공하는 것에 한계가 있었는데 이번 이종데이터 결합을 통해 국내 다발골수종 환자들을 위한 보다 정밀한 치료 전략을 수립할 수 있어 기대가 크다"고 말했다.
한 교수는 "의료데이터는 각 데이터마다 장단점이 있는데 서로 다른 데이터를 가명화해 상승효과를 끌어내는 것은 데이터 관련 의학 분야에서 열망이 높았다"며 "이번 연구 성과가 다른 의료데이터 연구에 큰 파급 효과를 줄 것으로 생각한다"고 말했다















