오늘도 블로그

   시계열 분석은 시간 순서대로 정렬된 데이터에서 의미 있는 요약과 통계정보를 추출하기 위한 노력이다. 과거 행동을 진단할 뿐만 아니라 미래 행동을 예측하기 위해 시계열 분석을 수행한다.  

1. 시계열 문제로서의 의학

   환자의 예후는 실적 의학에서 매우 중요하지만, 의학의 미래를 예측하는 수학적인 사고는 생각보다 늦게 사용되기 시작했다.   그 이유는   통계 및 확률로 나타내는 것을 최근의 일이고,  이러한 학문들은 의료 기술이 발달하였을 때도 수세기 동안 사용할 수 없었고,   환자나 인구 집단 건강을 위한 공식적인 기록을 유지하는 기반 시설이 없었다.  

그러나 놀랍게도  환자나 인구 집단 건강을 위한 기록을 한 사람은  17세기 런던의 바느질 도구 판매상이었던 존 그란트이다.  그는 1500년대 초반부터 런던 교외에 보관되어 있던 사망 기록에 대한 연구를 시작했고,  이 과정에서 인구 통계학을 만들었다.   그리고 1662년에 "Natural and Political Observations Made upon the Bills of Morality"라는 책을 출간한다. 

   이 책에서 제시하는 생명표는 특정 연령대에 있는 사람이 다음 생일 전에 사망할 확률을 의미한다. 그란트는 최초로 생명표를 공식화하여 공표했을 뿐만 아니라, 처음으로 사람의 건강을 문서에 기록한 통계학자이다. 

하지만 그란트의 사람 생존에 관한 수학적 사고는 받아 들여지지 않았다.  그 이후 영국의 과학자 애드먼드 핼리가 1693년에 연령별 사망률 일람표인 '생명표'를 정리해 발표 했다.  그것은 보험을 산출하기 위한 근거로 쓰였다. 

 하지만,  의학계에서는 통계한 보다는 생리학에 지속적으로 집중하였다. 

• 생리학과 해부학에 관한 연구는 의학의 주된 진보를 이끌었다.  과학자뿐만 아니라,  대부분 사람은 가능한 한 오랫동안 안정적으로 적용할 수 있는 연구를 선호하였다. 
• 의사를 위한 보고 기반 체계가 미비해 많은 정보를 공유하고 이를 표로 만드는 것이 어려워서  통계적 방법이 임상적인 관찰보다 우월하다는 정보량이 부족했다. 

시계열 분석이 주류 의학에 도입된 시기는 통계 및 데이터 분석이 다른 분야에 도입된 시기보다 훨씬 늦다.  시계열 분석이 복잡한 기록 관리 시스템을 요구하기 때문이다.  기록은 시간의 흐름에 따라 서로 연결된 형태여야 하고,  되도록 규칙적인 간격으로 수집되어야 한다.  이러한 이유로 정부와 과학 기반 시설이 긴 시간 동안 기록된 질 좋은 데이터를 보장하는 최근에 와서야 역학 시계열을 적용하는 움직임이 점진적으로 나타나기 시작했다. 

2. 의료기구

  환자에 대한 시계열 분석은 인구 차원의 건강 연구보다 훨씬 일찍 시작되었으며, 성공적인 역사를 지닌다.  의학에서 시계열 분석은 실용적인 심전도(ECG)가 처음으로 발명된 1901년부터 가능했다.  심전도는 심장에 흘려보낸 전기신호를 기록해 심장의 상태를 진단하는 기술이다.   또 다른 시계열 기기는 1924년 의학계 소개된 뇌전도(EEG)로, 비 침습적으로 두뇌의 전기 임펄스를 측정한다.  이런 기기들은 의료 종사자에게 시계열 분석을 의료 진단에 적용할 수 있는 기회를 더 제공했다. 

 이 두 시계열 기기는 2차 산업혁명이 창출한 기술로 생겨난 향상된 의학이라는 큰 흐름의 일부에 불과했다.   ECG와 EEG라는 시계열을 분류하는 기법은 갑작스러운 심장 문제나 발작을 측정하는 등 매우 실용적인 목적을 위해 활발히 연구되고 있다.  이런 측정은 풍부한 데이터의 원천이 되지만, 특정 질병을 가진 환자에게만 적용할 수 있다는 한 가지 문제가 있었다.  ECG나 EEG와 같은 장비들은 오랜 시간에 걸쳐 기록된 시계열 데이터를 생성하지 못한다.  환자에게 질병이 나타나기 직전에 대한 측정이나 장기적인 측정이 이루어지는 겨우는 드물기 때문에 이런 기기들로  사람의 건강과 행동을 넓은 시각으로 이해하기 어렵다. 

 데이터 분석의 관점에서 볼 때  현재는  웨어러블 센서와 스마트한 전자 의학 기기의 출현은 건강한 많은 사람이 자동 또는 최소한의 입력만으로도 일상생활에서 자신의 건강상태를 측정하게 되었다.   헬스케이 및 시계열 분석 모두, 급증하는 현대의 헬스케어 데이터셋과 헬스케어 부분의 수익성 좋은 데이터셋 덕분에 진전을 이룰 가능성이 높다.  시계열은 어떤 형태 로드  인류에게 이득을 주고 발전하고 있다. 

※ 실적 시계열 분석  한빛출판네트워크