데이터 기반의 헬스케어 혁신을 위한 데이터 가치 사슬 구축과 보건의료 지불제도 변화의 필요성 doc_id PCY_201702160546431221_14

이러한 지불체계의 변화를 시간 순서상 순차적으로 살펴보면 위의 그림과 같다. 물론 미국은 한국과 달리 보건의료시스템에서 민간의 참여율이 높아 지불제도에 대해서도 유연성을 가지고 다양한 시도를 해볼 수 있다. 그러나 시스템 상에서의 차이를 고려하더라도 현재 한국의 지불제도는 다시금 고찰해 볼 필요가 있다. 그림 상에서 한국은 통합된 헬스케어(integrated healthcare)와 협력적인 헬스케어(collaborative healthcare) 사이에 위치해 있다고 생각된다. 현 위치에서 협력적인 헬스케어와 책임성 있는 헬스케 어(accountable healthcare)로 나아가기 위해서는 앞 절에서 언급한 보건의료정보화 인프라 구축이 주요 추진력이 될 것이며 지불제도의 혁신은 이에 더 나아가 지속력을 갖춘 책임성 있는 헬스케어로 변화를 이끌어 낼 것이다. 현재 한국의 보건의료 체계 내에서 시범적으로 일부 지역을 포괄지불제와 인두제를 통해 건강관리 사업을 시도해 볼 수 있다. 헬스케어에서 생성되는 데이터는 통합, 분석, 활용의 과정을 거쳐서 실제 의료 현장이나 사용자에게 의미 있는 정보를 전달하고 치료와 건강관리에 대한 결정의 주도적인 역할을 것이다. 일반적인 데이터의 가치 창출과정은 데이터 수집, 빅데이터화, 데이터 분석 그리고 데이터 기반 의사결정으로 이루어진다(OECD, 2015a). 그러나 헬스케어 분야에서 데이터 가치 창출 과정은 단순히 생성-통합-분석-활용의 선형적인 가치 사슬이 아닌 피드백을 포함하여 다양한 과정의 조합과 시도를 통해 역동적으로 이뤄지고 있다. 즉, 데이터가 생성되면서 바로 사용자에게 의미 있는 정보를 전달하여 활용되기도 하고 생성되는 데이터가 기존에 존재하는 데이터와 통합되면서 분석되는 작업이 진행되기도 한다. 따라서 데이터 기반 헬스케어를 준비하기 위해서는 단계별로 데이터 가치 사슬의 발전을 시도하기보다 생성, 통합, 분석, 활용을 동시적으로 개발하여 발전할 수 있도록 접근하는 것이 헬스케어 데이터를 더 가치 있고 효율적으로 사용할 수 있는 방법이라고 판단한다. 제3절에서는 데이터 기반 헬스케어 혁신의 변화와 특징을 살펴보았다. 보건의료 분야를 외부와 내부로 나누어서 다양한 요인들을 고찰하였는데 한 가지 공통되는 점이 바로 데이터이다. 보건의료 외부의 경우, 다양한 이해관계자로 대표되는 애플(apple), 구글(google), 마이크로소프트(MS)는 IT, 컴퓨터, 모바일 분야의 글로벌 기업으로 세 기업 모두 헬스케어 데이터를 수집 및 통합할 수 있는 플랫폼을 보유하고 있다. 또한 신기술로 언급된 디지털 센서와 웨어러블 디바이스의 주 기능은 신체에서 생성되는 건강정보를 실시간으로 수집하는 것이며 유전분석기술은 데이터 생성, 클라우드 컴퓨팅 은 빅데이터 저장, 인공지능 기술은 빅데이터 분석으로 요약할 수 있다. 대규모의 자금 유입이 이뤄지는 프로젝트의 경우 대부분 데이터 수집과 활용에 초점이 맞춰져 있는 빅데이터(big data) 이니셔티브(2012), 정밀의학(precision medicine) 이니셔티브(2015), Horizon 2020(2014~2020) 빅데이터 등임을 알 수 있다. 건강을 관리하고 질병을 치료하는 것과 연계된 데이터는 여러 가지 종류가 존재한다. 환자의 진료기록 정보, 유전분석정보, 스마트 기기 등에서 수집되는 생체정보, 질병과 관련된 가족력, 공공기관에 저장된 개인의 건강 및 검진정보 등으로 다양한 기관에서 각기 다른 정보들이 수집 및 저장되고 있는 중이다. 연구자마다 헬스케어 데이터를 구분하는 방식은 여러 가지가 있겠으나 본 연구에서는 데이터 관리의 주체에 따라 구분하여 헬스케어 데이터의 활용사례를 보고자 한다. 관리 주체에 따라 데이터를 구분해보면 기관이 중심이 되어 관리하는 의료기관의 전자의무기록 등과 공공기관의 국민건강 관련 데이터가 있으며 개인이 주체가 되어 관리하기 시작한 개인건강정보(PHR, Personal Health Record)가 있다. 이와 함께 최근 기관에서 개인으로 관리의 주체가 이동하고 있는 유전정보도 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 헬스케어 혁신의 부상에 따른 보건의료 내·외부적 환경 변화, 새로운 기술, 사회시스템 그리고 혁신의 이점을 취하기 위한 쟁점들을 다각도로 분석하였다. 헬스케어 혁신의 주요 동인은 데이터의 경우 4가지, 즉 의료정보, 국민건강정보, 개인건강정보, 유전정보로 구분되어 질 수 있다. 이와 같은 헬스케어 데이터를 생성, 통합, 분석, 활용하여 건강관리, 질병예방, 질병치료 등의 분야에서 활용한다면 사회적으로는 의료지식의 발전, 맞춤형 의료서비스, 정밀하고 신속한 진단과 처방을 실현할 수 있을 것이다. 이와 함께 헬스케어 데이터를 통해 질병을 예방함으로써 소비자의 의료비 절감, 의료기관의 운영비 절감과 같은 경제적 기대효과가 나타날 것으로 전망된다(이인재, 2014). 현재는 데이터 공유나 개방은 법적으로 제한되어 있기 때문에 공공기관 간의 데이터 협력이 쉽지 않은 상황이며 또한 각 기관에서는 능동적으로 데이터 협력을 위해 노력해야 할 별 다른 유인이 존재하지 않는다. 따라서 대부분의 헬스케어 데이터가 속해 있는 공공기관이 보건복지부 산하에 있으므로 우선적으로는 복지부 내에서 데이터를 통합적으로 전담하여 관리할 수 있는 체계가 만들어져야 한다. 데이터 통합 시스템에서는 현재 국가의 공공기관이 보유 및 수집하고 있는 데이터 종류, 데이터 사용 방법, 데이터 사용 신청방식, 승인조건, 데이터 보안 요건, 현재 데이터 사용이 승인되어 진행 중인 연구프로젝트의 세부사항 등이 제공되어 데이터 이용자가 쉽게 사용 규정을 파악할 수 있어야 한다(OECD, 2015a). 현재는 각 기관에서 보유하고 있는 데이터를 사용하려면 기관마다 다른 규정과 세부지침을 이용자 스스로 찾아내서 숙지해야 하므로 복지부 내 전담기관 혹은 체계를 통해 통합시스템이 운영된다면 이와 같은 비효율을 방지할 수 있을 것으로 판단된다. 미국의 지불보상 방식은 양(volume)에 의한 것이 아니라, 의료의 질, 의료의 연속성과 같은 ‘가치(value)’에 따른 것으로 변화하고 있다. 최근 미국 건강개혁법에 복수 의료제공자에 대한 진료비 지불 보상 제도를 의미하는 포괄지불제(bundled payment) 관련 조항이 포함되면서 의료의 질은 높이고 의료비는 낮추도록 유도하여 의료기관에 인센티브를 지급하는 시스템이 도입되었다. 포괄지불제란 하나의 질병 치료건(episode)에 대해 참여하는 다수의 의료서비스 제공자들에게 사전에 결정된 비용을 지불하는 방법이다. 예를 들어 치료기간에 발생한 의료비용이 사전에 지불된 비용보다 적을 경우 의료제공자들에게는 이익이 발생하며, 반대로 치료비용이 사전 지불 비용을 초과하면 의료제공자들은 손해를 보게 된다. 포괄지불제는 현행의 행위별수가제의 과잉지불과 분절된 의료서비스 등의 단점을 일부 해결하기 위하여 제안되었다.