데이터 기반 헬스케어 혁신을 위한 의료 데이터 통합 및 표준화, 그리고 지속 가능한 보상 체계 구축의 필요성 doc_id PCY_201702160546431221_13

오디세이 컨소시엄의 데이터를 사용하여 연구결과를 발표한 Hripcsak et al.(2016)은 4개 국가(미국, 영국, 일본, 한국) 의료 빅데이터를 통해 제2형 당뇨병, 고혈압, 우울증 등 일반적인 만성질환 환자의 치료 방법이 국가마다 차이가 있음을 주장했다. 세계적으로 당뇨병 환자의 최초 치료에는 ‘메트폴민(metformin)’이라는 치료제를 처방하지만, 빅데이터 분석 결과, JMDC(Japan Medical Data Center)의 경우는 1차 치료부터 다양한 치료제를 사용하는 것으로 나타나고 있으며 두 번째 치료부터는 3개의 의료기관 모두 치료제가 다양화 되어 있음을 밝혀냈다. 당뇨병과는 다르게 우울증, 고혈압의 경우에는 최초 치료부터 큰 차이가 나타났다. 이와 같은 연구결과를 통해 다양한 국가에 분산되어 있는 의료 및 건강데이터를 공통데이터모델(CDM)을 활용하여 분석한다면 용어의 표준 및 데이터 보완문제 등을 해결 할 수 있는 가능성을 제시해 주고 있다. 세 번째는 1, 2, 3차 소규모 지역 중심의 수직적 데이터 연계 방법이다. 앞서 서술한 3차 및 1차 의료기관 중심의 수평적 연계방법에는 각각의 장·단점이 존재한다. 그 중 연구측면에서 살펴보면 3차 의료기관은 환자가 중증의 질환이 발병했을 때 주로 방문하기 때문에 한국인의 특이성을 고려한 고 위험군의 질병 연구가 진행될 수 있으며 1차 의료기관은 감기 등과 같은 경증 환자가 주로 방문하므로 초기 질환 및 건강관리 중심으로 연구를 할 수 있다. 그런데 환자의 전 주기적(초기부터 말기까지) 헬스케어 데이터 흐름 및 변화를 분석하기 위해서는 의료기관의 수준(1, 2, 3차)별로 데이터를 수집하고 서로 연계하여 연구를 진행하는 것이 가장 효과적이다. 국내에서 적용 가능한 데이터 통합 플랫폼이 구축되면 전국 단위의 1, 2, 3차 의료기관의 데이터가 공유 될 수 있지만 구축 이전에 우선적으로 시도해 볼 수 있는 것은 지리적 거리를 기반으로 소규모 지역 중심의 각 수준별 의료기관의 데이터를 연계하는 것이다. 첫 번째로 등록인두지불보수란 등록된 사람 수에 일정액을 곱하여 지불되는 보수로 등록한 사람의 나이에 따라 3단계로 1인당 단가를 구분하여 고령자일수록 높은 단가로 설정하였다. 일반의의 보수에서 등록인두지불보수는 예전부터 높은 비중을 차지하고 있었으나, 정부는 일반의가 능동적으로 주민 확보를 위해 경쟁하도록 등록인 수에 비례하는 부분의 수입을 60%까지 인상하였다. 두 번째의 기본 진료 수당은 등록 환자 수, 지정지역 및 일반의 등록 후 수련에 따른 가산금 등이 있다. 세 번째의 성과불부분은 제공 서비스에 따라 지급되는 보수로 아동보건지도가산, 야간 왕진수당, 예방접종, 출 산서비스료 등이 있다. 마지막 제경비 수당에는 사용 약제 및 치료재료 등의 비용 상환과 운영비(진료실 인건비, 진료를 위한 전산장비, 임대료 등)의 보조가 있다(신영석·윤장호·황도경, 2012). 중국도 정부가 많은 요금을 원가 이하로 책정해 놓아서 의료기관에서는 약물 치료와 같은 몇 안 되는 수익성 제품 및 서비스를 통해 과도하게 수익을 남기려는 행태를 보이고 있다(Meng, Li, and Eggleston, 2004). 그 결과 약물의 85%가 대부분의 병원에서 약국보다 비싼 가격으로 판매되고 있으며 이로 인해 중국의 병원들은 수입의 최대44%를 약물 판매를 통해 수익을 창출하고 있다. 의료제공자에 대한 인센티브가 부족하다는 의견에 대해서는 사회적으로 모두 동의하는 사항은 아니다. 뉴욕타임즈에 기고한 Hartzband and Groopman(2014)는 “의료 및 건강관리는 단지 시장에서 판매되는 상품이 아니며 의료제공자들은 환자를 최우선으로 생각하는 것 보다 경제적 인센티브를 더 중요하게 생각해서는 절대 안 된다”고 언급하고 있다. 일반적으로 의료서비스 공급자 측에서는 경제적 성과보상이 미흡하다고 주장하고 수요자 측에서는 공공서비스 성격을 강조하면서 저비용 구조를 지지하는 경향이 있다. 민간 의료보험의 유형 및 특징은 보험금의 지급범위 기준과 민간 의료보험 분류를 통해 파악할 수 있다. 국가에 의한 공공의 의료보장 체계를 갖추고 있는 대부분의 OECD 국가에서 민간 의료보험은 존재한다(배지영, 2008). 공공에 의한 의료서비스 급여 체계와의 관계를 중심으로 민간 의료보험을 역할에 따라 중복형, 대체형/일차형, 보충형, 부가형으로 분류할 수 있다. 한국의 경우 민간 의료보험에 가입하는 가장 큰 이유는 경제적 부담 경감과 국민건강보험의 보장성에 대한 불만족 때문인 것으로 확인되었고(신영석 외 2011; 양광모, 2015.6.17.) 가구당 민간 의료보험 가입률은 매년 지속적으로 증가하여 2014년을 기준으로 71.4%에 달하였다(서남규 외, 2014). 최저 연령군(0~19세)과 최고 연령군(65세 이상)의 가입률 차이를 비교해보면 0~19세는 해마다 가입률이 증가하였다. 해당 연령군의 가입률은 2008년도 기준 약 68% 였으며 2014년 기준 약 85%로 20%p 증가하였다. 산업통상자원부 산하 국가기술표준원에서는 미국의 ONC(Office of National Coordinator)를 벤치마킹한 ‘국가표준코디네이터(NSC, National Standards Coordinator)’ 사업을 운영하고 있다. 국가표준코디네이터는 기술과 표준에 대한 민간 전문가를 코디네이터로 선발하여 국가표준의 종합적 관리·조율 및 국내기술의 국제표준 선점을 목표로 하는 사업이다(지식경제부 보도자료, 2011.3.28.). 2011년 3월 출범 당시에는 헬스케어 분야가 포함되어있지 않았으나 2011년 9월에 ‘스마트의료정보’ 분야를 추가하였다. 주로 스마트 헬스분야의 중장기 국가표준화로드맵 수립, 관련 자문 및 평가, 의료정보 관련업체의 표준화 활동 지원 및 관련 네트워크 구축을 위한 활동을 수행한다. 2016년에는 스마트헬스기술(5대 기술군)을 이용한 Connected Health Platform(커넥티드 헬스 플랫폼) 구축을 비전으로 설정하여 5대 이행과제를 제안했다. 데이터 기반 헬스케어 혁신을 위해 가장 시급히 해야 할 부분은 보건의료정보화를 위한 인프라 구축이다. 구축 이후 고려해야 하는 것은 참여자들이 자발적이며 지속적으로 혁신을 추구하기 위한 경제적 유인구조 마련이다. 즉, 의료기관에서 의료 서비스의 질을 향상시키기 위해 데이터를 구축하고 활용하는 것에 대해서 보상체계가 구축되어야 한다. 의료기관이 서비스를 제공하고 비용을 지불 받는 수가체계는 각국의 상황에 따라 상이하게 구성되어 있다. 한국의 경우 행위별수가제(fee for service)를 근간으로 포괄적 지불방식(포괄수가제, 신포괄수가제 등)을 일부 도입하여 시행하고 있다. 제3장 한국의 지불시스템에서도 언급했듯이 현재 지불 체계는 서비스에 대한 결과와 상관없이 행위 자체로만 수가를 지불하기 때문에 한국의 의료기관에서는 서비스의 질을 향상시키고자 하는 노력을 굳이 기울일 필요가 없다. 따라서 보건의료정보화를 위한 인프라만 구축하고 지불체계가 의료서비스의 질을 반영하는 제도로 변화되지 않는다면 혁신의 지속성을 추구하는 것이 불가능해진다.