검사를 하고 검사 결과를 메일 혹은 우편으로 받아 볼 수 있으며, 이러한 결과를 편리하게 분석하기 위한 다양한 모바일 서비스가 있습니다.
일반인의 경우 검사 결과 통지서를 보고 결과가 어떻게 나왔는지 한눈에 알기는 쉽지 않습니다. 이 때문에 여러 서비스에서 이러한 결과를 보기 좋게 분석하고 표현해줍니다. 이럴 때 필요한 것이 모바일 앱입니다.

검사 결과를 모바일 앱을 통해 편리하게 제공하고, 이에 따른 헬스케어를 할 수 있도록 서비스를 제공하는 역할을 하게 됩니다. 모바일 앱 개발자는 이러한 서비스를 만들기 위해 검사 결과를 분석하는 데이터 분석가와 함께 서비스를 기획하고, 사용자가 더욱 편리하게 검사 결과를 이용할 수 있도록 앱을 개발하게 됩니다. 이러한 개발은 지속적인 서비스로 제공되어야 합니다. 따라서 시기에 맞는 적절한 서비스 기획 및 개발로 꾸준하고 지속적인 업데이트가 중요합니다.

먼저 라이프로그(Life log)란 일상생활을 의미하는 'life'와 기록을 의미하는 'log'의 합성어이며, 문자 그대로 일상에서 기록 및 저장되는 모든 정보를 의미합니다. SNS에 업로드한 글, 일상적인 대화가 담긴 음성 파일 등 디지털로 기록 가능한 모든 데이터는 라이프로그라 할 수 있습니다.

특히, 헬스케어 분야에서 말하는 라이프로그는 병원에 방문하지 않고도 환자의 건강 상태를 실시간으로 업데이트하거나, 질환의 예후를 감지 및 예측하는 중요한 자료로 사용될 수 있는 PGHD(patient generated health data)의 확장된 범주로 분류되고 있습니다. PGHD는 데이터를 생성하는 주체가 질환을 앓고 있는 환자였다면, 라이프로그는 그 주체를 건강한 사람까지 포괄하는 개념입니다.

라이프로그는 자료를 저장하는 저장 장치와 데이터의 수집을 위한 센서가 더욱 정밀하게 발달하며, 그 양이 기하급수적으로 증가하기 시작하였습니다. 또한, IT 기술이 발전하고 정보와 지식을 공유하는 문화가 사회 전반에 자리매김함에 따라 더 많은 사람에 의해 다양한 종류의 라이프로그가 생산되고 있습니다.

라이프로그는 문자 그대로 일상에서 기록되는 모든 정보이기에, 그 종류가 정해져 있지는 않습니다. 모바일 기기의 사용 패턴부터 SNS 활동 로그까지 모든 개인의 삶에 대한 모든 데이터가 포함됩니다. 그 중 헬스케어 분야에서 자주 활용되는 라이프로그에는 크게 활동량 데이터, 영양 데이터, 자가 측정 임상 데이터, 커뮤니케이션 데이터 4가지가 존재합니다. 활동량 데이터는 라이프로그 중 가장 먼저 모이기 시작한 데이터이고, 웨어러블 디바이스를 통해 수동적인 방법으로 수집할 수 있습니다. 두 번째 영양 데이터는 활동량 데이터 다음으로 대두되고 있으며, 스마트폰에 직접 기입하는 형식으로 수집합니다. 식생활 변화를 헬스케어 분야에 적용할 수 있다는 장점이 있지만, 데이터의 형식이나 분석의 편차가 큰 편이라는 특징이 있습니다. 다음은 자가 측정 임상 데이터로 주로 환자를 대상으로 하며, 병원에서 측정해야 하는 임상 데이터를 환자가 수집할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 사용자의 숙련도에 따라 정확도가 달라질 수 있다는 이슈가 있습니다. 마지막은 커뮤니케이션 데이터이며, 헬스케어 서비스 내 사용자의 대화 로그나 SNS 채널 내의 데이터 등이 포함됩니다. 위 4가지 카테고리 데이터는 현재도 많은 연구가 진행되고 있는 헬스케어 내의 라이프로그입니다. 이외에도 수많은 종류의 라이프로그가 존재하며 헬스케어 분야에 얼마든지 적용할 수 있기에 그 위상이 날로 증가하고 있습니다.

라이프로그는 데이터를 생성하는 대상에 제한이 적고, 데이터의 수집이 비교적 간편합니다. 또 주로 개인이 수집하는 데이터이기에, 병원에 축적된 임상 데이터 혹은 유전체 데이터와 연계한다면, 그 활용 범위는 무한에 가깝다 해도 과언이 아닙니다. 그러나 라이프로그를 다른 원천 데이터와 연동하여 활용하는 것이 그리 쉬운 일은 아닙니다. 라이프로그는 개인이 생성하는 반면, 전자 의무 기록이나 임상 데이터들은 환자 혹은 개인이 방문하였던 여러 의료 기관에 산재하여 있기 때문입니다. 또한, 의료기관마다 사용하는 전자 의무 기록의 형식이 조금씩 다르기에 개인의 정보와 직접 연동하기 위해서는 데이터를 통합하고 정리하기 위해 많은 시간이 필요합니다.

덧붙여, 라이프로그는 다른 데이터와는 다르게 특정 기관에서 생성하는 데이터가 아니라, 다양한 방식으로 여러 사람이 생성하는 데이터입니다. 따라서 데이터의 소유권이 누구에게 있는지, 데이터를 활용하려면 데이터 제공에 따른 대가를 어떤 방식으로 산정해야 하는지 등의 데이터의 권리에 대한 이슈가 불거지고 있습니다. 권리뿐만 아니라 개인의 일상생활과 관련한 데이터이기에 사생활 침해나 가명처리와도 밀접하게 관련되어 있습니다. 다행히, 공공 기관에서도 데이터 3법과 같이 피해를 최소화하며 기술의 발전은 최대화하도록 법을 개정하고 규율을 정하기 위해 노력하고 있어, 데이터 관련 이슈는 계속해서 개선될 것으로 보입니다.


마치며