• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1460-1465
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• 2016

오늘날 많은 비용이 국가 의료보장체계의 유지를 위협하고 있다. 국가 질병 통제 및 방지 센터의 감사체계를 동반한 건강관리 역학성에 대한 연구에도 불구하고, 시간 한계, 표본 한계, 대상 질병 한계에 대한 제약이 여전히 존재하고 있다. 이러한 배경에서, 방대한 양의 전수 데이터를 활용하여, 많은 기술들이 건강의 선제적 예측이나 그 대상 질병을 확장하는 분야에 충분하게 적용되고 있다. 우리는 국민건강보험의 구조적 데이터와 소셜네트워크서비스의 비구조적 데이터를 활용하여 질병을 예측하는 모형을 설계하였다. 이 모형은 건강예보서비스를 제공함으로써, 국민건강을 증진시키고 사회적 혜택을 극대화할 수 있다. 또한, 빅데이터 분석에 근거하여, 건강보험비용의 갑작스러운 증가를 감소시키거나 적시적인 질병발생을 예측할 수도 있다. 관련된 의료 예측 사례를 살펴보았고, 제안된 모형의 검증을 위하여 시범과제를 통한 실험을 수행하였다.

• 의료법학
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• 제22권4호
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• pp.3-35
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• 2021

민간과 공공이 생산해내는 정보의 홍수 속에서, 이 방대한 분량의 정보는 빅데이터로 대표되는 제4차 산업혁명시대의 핵심자원으로 간주되고 있다. 전 세계적으로 이 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 데이터의 확보와 축적, 축적된 데이터의 안전하면서도 유용하게 활용하는 방안에 대한 논의가 활발하다. 특히 보건의료 데이터는 빅데이터 기술이 활용될 가장 가치 있는 자원으로 평가되고 있다. 이러한 보건의료 데이터를 유용하게 활용하기 위해서는 분산된 보건의료 데이터를 통합하여 조사나 연구에 활용 가능한 형태로 이용자에게 제공되어야 한다. 주요 국가들이 데이터 경제의 주도권을 확보하기 위해 경쟁하는 상황에서 우리나라도 2020년 8월 「개인정보보호법」 등 소위 '데이터 3법'이 개인정보의 활용방향으로 개정되었다. '데이터 3법'의 개정은 개인정보 정의의 판단기준을 명확하게 하고, 가명정보의 개념을 도입하여 개인정보의 안전한 활용을 뒷받침하기 위한 제도적 기반이라 할 수 있다. 최근에는 그 후속 조치로 개인정보보호위원회가 '가명정보 처리 가이드라인'을 발표하였고, 보건복지부는 이와 별도로 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 발표하였다. 하지만 여전히 풀어야 할 숙제는 남아있다. 우리나라는 「국민건강보호법」에 따라 전 국민의 건강보험 가입이 의무화되어 있고, 모든 국민의 보건의료정보는 국민건강보험공단, 국민건강보험심사평가원 등 공공기관이 보유, 관리하고 있다. 이러한 데이터는 보건의료와 관한 빅데이터를 구성하게 되는데, 특히 모든 국민이 단일 건강보험에 모두 가입되어 있다는 점에서 보건의료 영역에서 빅데이터로서 그 가치와 잠재력은 어느 나라에서도 찾기 어려운 것도 사실이다. 반면 안정성의 측면에서는 그만큼 위험을 가지고 있다고 볼 수 있다. 보건의료데이터는 사람의 생명이나 신체와 직결되고 그와 관련된 수많은 민감정보를 포함하고 있어, 다른 분야보다 세심하고 보수적인 관점에서 개인정보를 보다 안전하게 보호하는 것을 전제로 그 안에서 활용이 될 수 있도록 제도가 마련되어야 할 것이다. 이 글에서는 개인정보보호위원회와 보건복지부가 제시한 '보건의료데이터 활용 가이드라인'의 주요내용을 분석하기 위하여 우선 개정된 「개인정보보호법」의 주요내용을 검토하고, 그에 따라 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'의 주요내용을 분석하여 타 법률과 충돌문제 등 그 문제점과 개선방안을 검토하였다. '보건의료 데이터 활용 가이드라인'은 그 성격상 현행 「개인정보보호법」의 해석을 보충하고, 보건의료 분야에 특화된 데이터 활용의 관점에서 「개인정보보호법」이 내다보지 못했던 상황에 관해 법의 해석·적용과 실무상의 지침을 제시하려 하였으나, 가이드라인의 제목에서 나타나듯이 '활용'에 초점을 두어 개인정보보호와 균형을 이루는 데에는 실패한 것으로 보인다. '보건의료 데이터 활용 가이드라인'은 「개인정보보호법」의 내재적인 문제점과 「의료법」, 「생명윤리법」과 충돌문제나 실효성 문제, 법률에 규정할 네용을 법률에 근거 없이 가이드라인에 담고 있는 등 아직까지 미흡한 부분이 많고, 여러 가지 문제점을 가지고 있다는 점을 확인하였다. 많은 민감 정보를 담고 있는 보건의료 데이터는 언제든지 새로운 개인정보 침해 위험이 발생할 수 있으므로, 사후관리 강화와 다양한 수준에서 데이터 활용의 영향을 평가하면서 활용에만 중점을 두는 것이 아니라 정보주체의 권리와 조화를 이룰 수 있도록 법령의 보완과 더불어 '가이드라인'도 보완해 나가야 할 것이다.

• 보건행정학회지
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• 제32권2호
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• pp.154-163
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• 2022

Background: The costliness index (CI) is an index that is used in various ways to improve the quality of medical care and the management of appropriate treatment in medical institutions. However, the current calculation method for CI has a limitation in reflecting the actual medical cost of the patient unit because the outpatient and inpatient costs are evaluated separately. It is desirable to calculate the CI by integrating the medical cost into the episode unit. Methods: We developed an episode-based CI method using the episode classification system of the Centers for Medicare and Medicaid Services to the National Inpatient Sample data in Korea, which can integrate the admission and ambulatory care cost to episode unit. Additionally, we compared our new method with the previous method. Results: In some episodes, the correlation between previous and episode-based CI was low, and the proportion of outpatient treatment costs in total cost and readmission rates are high. As a result of regression analysis, it is possible that the level of total medical costs of the patient unit in low volume medical institute and rural area has been underestimated. Conclusion: High proportion of outpatient treatment cost in total medical cost means that some medical institutions may have provided medical services in the ambulatory care that are ancillary to inpatient treatment. In addition, a high readmission rate indicates insufficient treatment service for inpatients, which means that previous CI may not accurately reflect actual patient-based treatment costs. Therefore, an integrated patient-unit classification system which can be used as a more effective CI indicator is needed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.236-242
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• 2020

빅데이터 기술이 미래 보건의료 패러다임변화를 선도할 핵심기술로 부각되면서, 보건의료 담당 공무원들에 대한 빅데이터 교육 필요성이 높아지고 있다. 한국은 전국민 건강보험데이터 등 세계적 수준의 빅데이터 보유국으로서, 데이터 기반의 미래 예측과 정책수립을 통해 보건정책의 성과향상 및 지속가능성이 주목받고 있다. 이에 따라 현업에서 보건의료를 담당하는 공무원을 위한 보건의료 데이터 자원 활용 전문인재양성교육 콘텐츠에 대한 수요는 증대되고 있으나, 현장에 적합한 인적자원개발을 위한 보건의료분야 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards)이나 학습모듈이 없다. 본 연구에서는 보건업무 담당 공무원들의 빅데이터 직무 역량강화를 위해, 타분야 빅데이터 관련 NCS를 고려하여, 현업에서 보건의료분야 공공데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 역량을 갖춘 공무원양성을 위한 보건의료 빅데이터 교육모듈과 콘텐츠를 도출하였다.

• 보건행정학회지
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• 제34권3호
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• pp.226-237
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• 2024

이 연구는 다양한 질병 간의 관계를 파악하고, 보건의료 데이터를 활용하여 질병 간의 위험, 경로, 진행패턴을 분석하는 질병 네트워크를 고찰하는 데 중점을 두고 있다. 질병 네트워크 모델을 활용하여 시간에 따른 질병의 진행 경로를 시각화하고, 기존에 발견되지 않은 질병 간의 잠재적 관계를 포착함으로써 새로운 통찰력을 제공한다. 이 연구는 그래프 이론과 네트워크 모델을 기반으로 국내·외 다양한 보건의료 데이터를 활용한 질병 네트워크 연구사례를 소개하고, 질병 네트워크를 구축하는 방법론과 활용방법을 고찰하며, 건강보험 빅데이터에서의 적용 가능성을 제시한다. 또한 질병 네트워크 연구가 가지는 한계점에 대한 논의를 통해 향후 연구의 방향성을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.115-117
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• 2017

R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권2호
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• pp.164-172
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• 2021

목적: 본 연구는 구글 트렌드를 이용하여 일반적인 인터넷 사용자들이 치과 임플란트에 대해 가지고 있는 관심도를 분석하고, 관심도의 수준을 국민건강보험공단의 빅 데이터와 비교하기 위함이다. 재료 및 방법: 구글 트렌드는 검색 키워드에 대한 상대적 검색 볼륨을 제공하는데, 이것은 특정 기간 동안의 검색 빈도를 시각화하여 보여주는 평균 데이터이다. 임플란트를 검색어로 선정하여, 2015년에서 2019년까지의 일반적인 인터넷 사용자들의 관심도를 추세선과 6개월 이동평균선을 이용하여 분석하였다. 다음으로, 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨을 국민건강보험의 적용을 받아 임플란트를 식립한 환자 수의 변화와 함께 비교하였다. 임플란트와 전통적인 의치에 대한 상대적 관심도를 비교하였으며, 임플란트와 관련된 주요 연관 검색어를 분석하였다. 결과: 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨은 점진적으로 증가하였으며, 국민건강보험 혜택을 받은 환자 수와 유의한 양의 상관관계를 보였다 (P < .01). 임플란트에 대한 관심도는 모든 기간에 있어서 의치에 비해 높았다. 연관 검색어로는 임플란트 비용이 가장 빈번하게 관찰되었으며, 임플란트 과정에 대한 검색이 증가하였다. 결론: 본 제한된 연구의 결과를 근거로, 임플란트에 대한 대중의 관심은 점진적으로 증가하고 있으며, 관심의 세부 분야는 변하고 있다. 또한 웹 기반의 구글 트렌드 데이터를 전통적인 방식의 데이터와 비교한 결과, 유의한 상관관계를 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.207-212
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• 2018

빅데이터 시대에 각광받고 있는 데이터 분석 도구인 R은 강력한 통계 분석 기능과 데이터 가시화 기능을 제공함으로 인해 그 사용자를 급속히 넓혀 가고 있다. 오픈소스 기반으로서의 다양한 기능 확장성이 R의 강점인데 반해 규모 확장성이 미흡함으로 인해 대용량 데이터 처리에서의 성능 제약이 발생한다. 이를 보완하기 위한 확장 패키지 중 하나인 RHadoop은 R로 작성된 코드에 대해 하둡 플랫폼 기반 병렬 분산 처리를 지원하므로 데이터 분석 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 공개되는 실제 보건의료 빅데이터를 이용한 데이터 분석에서 RHadoop을 활용할 때 얻을 수 있는 성능 개선을 평가함으로써 RHadoop의 유효성을 검증한다. 본 연구를 통해 R과 RHadoop에서 국민건강보험 진료내역정보를 각각 분석한 결과 8개의 데이터 노드로 구성된 RHadoop 클러스터가 R과 비교하여 최대 8배 이상 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.368-370
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• 2022

WHO 산하의 국제암연구소는 2013 년부터 미세먼지를 1 급 발암 물질로 분류하고 있으며 미세먼지 노출에 대한 질병 발생의 심각성은 점점 수면 위로 드러나고 있는 추세다. 본 연구에서는 국민건강보험공단의 진료 내역 정보 데이터와 2015 년부터 2021 년까지의 미세먼지 및 초미세먼지 월 평균 농도 데이터를 이용하여 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 순환기계와 호흡기계 질병 간의 상관 관계를 보이고, 연관성있는 질병을 찾아내었다. 이를 위해 시계열분석, 상관분석, 빈도분석을 시행하였으며 실험 결과 호흡기질환에서는 급성 부비동염, 코의 농양 등의 질병과 순환기질환에서는 상세불명의 원발성 고혈압, 폐색전증이 상관관계가 높은 질병으로 판명되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.149-155
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• 2018

의료정보의 급속한 발달로 인하여 막대한 의료 빅데이터 정보가 축적되고 있다. 이러한 의료 빅데이터는 고령화와 의료비의 가파른 상승을 해결하는데 중요한 자료로 활용될 가능성이 큰 분야이다. 특히 한국의 경우 전 국민대상 주민등록번호와 전산화된 이용 자료들을 기반으로 빅데이터를 활용할 수 있는 의료 인프라 측면에서는 다른 국가에 비해 우위를 점할 수 있다. 본 연구에서는 국민건강보험공단 빅데이터 자료와 통계청 사망자 데이터를 활용하여 강원도의 사망자 분석 및 사망률에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 상관분석을 수행한 후 시사점을 도출하였다. 분석 결과, 강원도 사망률과 관계된 주요 변수로는 자기지역 병원 인프라 이용률, 소득수준, 고령화 및 인구 밀도 등으로 나타났다. 따라서 소득격차에 따른 불평등과 지역 의료 인프라 부족 등은 지역의 사망률에 부정적 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있어, 지역 병원 인프라 개선 및 소득 수준 향상을 위한 지역별 맞춤형 정책지원이 필요하다. 본 연구의 결과는 의료 빅데이터를 활용하여 강원도민 사망자를 분석하고, 다양한 사회 지표와 상관분석을 통해 그 원인을 파악해 보았다는 점에서 연구의 의의가 있다.