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[사설] 결국 땜질로 막으려는 버스대란, 되풀이되지 않게 하려면

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작성자 야원예 작성일19-05-14 04:01 조회0회 댓글0건

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버스 파업을 이틀 앞둔 13일 정부가 사태 해결을 위해 500인 이상 버스사업장에 대한 기존 근로자 임금 지원 기간을 1년에서 2년으로 확대하는 등 임금 지원 대책을 제시했다. 또 현행 법규상 버스운송사업자에 대한 국비 지원이 어려운 만큼 취약지역 주민의 교통권 보장과 버스 관련 인프라 확충 등에 대해 지자체를 우회적으로 지원하기로 했다. 홍남기 경제부총리 겸 기획재정부 장관은 이날 김주영 한국노총 위원장, 류근중 전국자동차노동조합연맹 위원장과 회동한 후 관계부처 장관회의를 열고 이 같은 해법을 내놨다.

정부는 버스 파업은 주 52시간제 도입으로 인한 부작용이 아니라며 버스운송사업은 지자체 사업인 만큼 지자체가 요금 인상을 통해 해결하라는 입장을 고수해 왔는데 간접적인 재정 지원으로 결론을 낸 것이다. 특히 주 52시간제 도입에 따른 노동시간 단축을 지원하기 위한 '일자리 함께하기 사업' 기준을 완화해 기사들의 임금을 보전해주기로 했다.

지자체가 면허사업권 등을 갖고 있는 버스운송사업자에 대한 국비 지원이 안 된다는 원칙은 고수했지만 재정 지원 가능성은 여전하다. 이해찬 더불어민주당 대표가 이날 당 최고위원회의에서 "앞으로 대중교통 수단에 준공영제를 실시하는 쪽으로 당정책 방향을 잡아야 할 것 같다"고 밝혔기 때문이다. 준공영제는 지자체가 적자분을 재정으로 메워야 하는 구조이다 보니 일부 지자체들은 난색을 표하고 있다. 여당이 대중교통 준공영제를 압박할 경우 지자체에 특별교부금 등을 더 나눠주는 식으로 지원할 가능성도 배제할 수 없다.

버스 파업은 지난해 3월 주 52시간제도 도입 때 특례업종에서 노선버스가 제외되면서 이미 예견된 일이었다. 그런데도 정부는 1년 이상 허송세월만 하다가 버스 파업을 코앞에 둔 상황에서 땜질 처방을 내놓은 것이다. 버스노조가 정부 제시안을 수용할지는 미지수다. 주 52시간제 도입에서 시작된 파업인 만큼 근본적인 대책을 마련하지 못하면 이 같은 사태는 되풀이될 수밖에 없다. 요금 인상이 현실적으로 불가피하다면 정부와 지자체는 머리를 맞대고 합리적인 수준의 인상안을 마련해야 한다. 정부가 타협안을 제시한 만큼 노조는 '서민의 발'을 볼모로 한 파업을 철회해야 한다.

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몸이 안 좋으면 무조건 아스피린을 먹던 시절이 있었다. 하지만 이제는 두통, 열감기, 콧물, 기침 등등 각종 증상에 맞는 약을 쓰는 것이 당연해졌다. 현대인에게 많이 나타나는 암도 같은 항암제를 쓰지 않는다. 암환자에게 최적의 치료를 하려면 개개인의 암의 종류와 상태에 맞는 치료법을 써야 한다.

그런데 각 환자의 상황은 모두가 다르다. Cancer Gene Census(CGC) 에 따르면 암을 일으킨다는 DNA 변이 종류만 해도 현재까지 발견된 것만 719개이다. 그리고 지속적으로 늘어나고 있다. 이렇게 질병이 세분화되고 그에 따른 맞춤 치료가 강조될수록, 담당 의사가 모든 환자의 상황과 비슷한 질병을 모두 경험했을 가능성은 매우 낮다. 게다가 현대 의학이 빠른 속도로 발전하고 있어 그에 맞는 최적의 치료 옵션을 다 파악하는 것도 벅찬 일이 되었다.

의료 빅데이터는 수많은 환자의 데이터를 모아 일정한 패턴을 찾는 것이다. 데이터가 많으면 많을수록 다양한 케이스에 대한 정리가 가능하다. 예를 들어 희귀한 DNA 변이에 의한 암에 걸린 사람이 있거나 재발을 반복해 현재 치료법이 없는 재발암의 경우에는 비슷한 사례를 찾아 봐야 한다. 수많은 데이터 안에서 열 명이라도 찾아내 그 사람들의 치료 결과를 볼 수 있다면 희망이 없던 암환자에게 새로운 치료를 제공할 수 있게 된다.

이미지제공=게티이미지뱅크

의료 빅데이터는 그 양과 질이 높을수록, 그 데이터를 분석하는 기술이 발달할수록, 그리고 분석한 결과를 임상적으로 효율적으로 적용할 수 있을수록 의미가 높아진다.

많은 양의 데이터 처리는 클라우드의 필요성으로 이어진다. 클라우드는 많은 양의 의료 데이터를 분석할 수 있는 기반을 마련해주고, 새로운 분석기술이 나오거나 다른 데이터와 융합할 때에도 유연하게 대응할 수 있다. 예를 들어, 한 병원의 의사 한명이 볼 수 있는 환자 케이스는 한정되어 있다. 그러나 이 케이스를 병원내에서 종합하고, 또한 다른 병원과의 데이터 교류를 하면 엄청난 데이터가 모이게 된다. 데이터가 클수록 환자 하나하나당 최적화된 맞춤 치료를 분석해낼 수 있다.

최근 신기술 대부분이 클라우드 기반으로 제공되고 있어 병원의 데이터를 새로 개발된 AI 기술을 사용해 분석해보고 싶을 때에도 클라우드에 데이터가 올라가 있으면 바로 최신기술 적용이 가능하다.

현재 한국 사회는 의료 개인정보에 대한 민감성을 이유로 클라우드를 이용해 여러 병원의 데이터를 모아 의미 있는 데이터베이스를 만드는 작업을 경계하고 있다. 그러나 그 누구도 대규모 빅데이터가 환자 개개인에 적합한 치료법을 제공하는데 획기적인 도움을 줄 수 있다는 사실을 부인하지 못할 것이다.

아스피린에서 각종 감기약으로 세분화되는 데에는 몇 십 년이 걸렸다. 빅데이터를 사용했더라면 그 기간은 몇 년, 몇 달로 단축됐을 것이다. 당장 생명연장이 필요한 환자들은 그 단축이 절실하다. 의료데이터 공유를 위한 제반 사항이 시급하게 갖춰져야 할 때이다.

이혜준 현 사이앱스 이사, 산부인과 전문의로 활동하다가 정밀의학데이터분석 기업 사이앱스에서 의료 빅데이터를 접목시켜 환자들에게 더 나은 치료법을 제공하기 위해 힘쓰고 있다.

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