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문제 정의
- 구급통계를 소방의 자체 데이터와 타 기관의 데이터까지 연계한 빅데이터 분석을 통해 다양한 각도에서 교차·상관관계를 도출하고 문제점을 분석하여 그 결과를 현장 활동에 반영하면 선제적, 예방적 대응과 맞춤형 서비스가 가능하다는 점에서 구급분야에 대한 빅데이터의 분석과 활용 방안에 관한 정책연구를 수행하게 되었다.
- 본 연구는 현재 소방의 각 시·도 구급통계가 단순화된 수치로 일반적 사항만 단순 비교하는 통계로 작성되어 구급 품질 향상 및 각 시·도 실정에 맞는 편차를 반영하거나 분석 및 비교에 한계가 있어 G시 구급통계자료에 기초한 통계분석 사례를 바탕으로 전국에 적용할 분석모형을 제시하고자 이루어졌다.
가설 설정
- 동별 고혈압, 당뇨 환자는 소득수준에 따라 질환관리 상태에 차이가 있을 것으로 가정하고, 관리상태 불량은 고혈압, 당뇨 이송환자 중 의식상태가 ‘V’이하인 이송환자 수로 하였다.
제안 방법
- 구급활동일지의 고혈압, 당뇨병 만성질환자 이송건수 중 의식상태가 명료하지 않은 ‘V’ 이하를 질환관리 불량군으로 가정, 평균연령 50세 이상 환자에 대한 데이터를 추출, 동별 이송건수와 소득수준(각 관할센터별 구급대원의 주관적인 소견에 따라 ‘상, 중, 하’로 단순화)이 고혈압, 당뇨병 만성질환 관리에 영향을 미치는지 분석하였다.
- 다음으로 자체 데이터와 타기관의 보유 데이터를 적극 활용하여 상관관계 분석 영역을 확장하는 것이다. 정부에서도 정부 3.
- 본 연구의 몇 가지 상관분석 사례를 통해 저소득층 고혈압 및 당뇨 환자에 대한 맞춤형 서비스, 심정지 환자에 대한 병원이송 원칙 및 원거리 심정지 환자에 대한 선제적 대응, 월별 자살 발생에 대한 실시간 감시체계 구축 정책을 제안하였다. 본격적인 빅데이터 분석 플랫폼이 갖춰지면 보다 다양하고 폭넓은 구급분야의 정책개발이 이뤄질 것으로 기대하며, 조속한 빅데이터 플랫폼 구축을 위해 구체적인 R&D 추진방안 등을 포함한 이행계획을 제시하였다.
- 본격적인 빅데이터 분석 플랫폼이 갖춰지면 보다 다양하고 폭넓은 구급분야의 정책개발이 이뤄질 것으로 기대하며, 조속한 빅데이터 플랫폼 구축을 위해 구체적인 R&D 추진방안 등을 포함한 이행계획을 제시하였다.
- kr)-날씨-지난날씨-요소별 자료-지점/연월일/운량을 통해 수집했다. 운량은 맑음(0~2.9), 구름조금(3~5.9), 구름많음(6~8.9), 흐림(9~10)으로 분류했고, 자살사건이 일어난 날의 해당 기상청의 운량을 확인하여 빈도를 분석하였다[Table 6].
- 이에 2013년 G시 구조구급활동정보시스템과 통계청 자료를 토대로 G시 50세 이상 이송환자의 소득에 따른 동별 고혈압, 당뇨 관리 실태를 분석하였다. 동별 고혈압, 당뇨 환자는 소득수준에 따라 질환관리 상태에 차이가 있을 것으로 가정하고, 관리상태 불량은 고혈압, 당뇨 이송환자 중 의식상태가 ‘V’이하인 이송환자 수로 하였다.
- 또한 우울증이 있는 사람은 흐린 날을 더 선호하는 경향이 있는데, Kang과 Kim[16]의 ‘기혼여성의 우울 유무에 따른 날씨 그림의 반응 특성 차이’ 연구에서는 우울집단이 비우울집단에 비해 먹구름을 많이 그리는 것으로 나타났다. 이에 구급활동일지의 자살 자료와 기상청 날씨 자료를 바탕으로 흐린 날과 자살률과의 관련성을 분석하였다.
- 따라서, 구급통계에 대한 빅데이터 분석을 통해 단순비교 개념을 탈피, 다양화하여 다차원의 상관관계를 도출하고, 분석자료에 기반을 둔 다양한 대책을 현장활동에 실제 반영하며, 소방 자체 보유 데이터에 대한 심층분석과 함께 타기관 자료를 연계한 면밀한 분석을 통해 구급 품질 향상과 특화된 맞춤형 서비스 강화에 활용할 수 있도록 구급 통계 분석에 대한 전면적인 개편이 필요하다. 이에 새로운 통계분석 개선방안을 데이터 활용측면, 분석시스템 측면, 분석된 결과를 활용하는 측면에서 살펴보고, 이후 몇 가지 모형을 제시하여 빅데이터 분석 모형 도입을 위한 방향을 제시하고자 한다[Fig. 1].
- 심정지 환자는 지역사회 및 119구급대 중심의 응급의료체계 반응, 응급의료기관의 적절한 치료에 따라 생존율이 달라질 수 있기에 생존요인별 대응방안이 필요하다[14]. 이에 심정지 환자의 생존율에 미치는 변수 중 병원선정(2차 병원, 3차 병원), 현장에서 이송 병원까지 거리에 따른 차이를 분석하였다.
대상 데이터
- 날씨에 관한 자료는 기상청(www.kma.go.kr)-날씨-지난날씨-요소별 자료-지점/연월일/운량을 통해 수집했다. 운량은 맑음(0~2.
- 본 연구는 G시를 중심으로 분석하였고, 연구 자료는 G시 2011~2014년 기준 구조구급활동정보시스템[11]과 기상청 홈페이지의 날씨 정보[12]를 참고하였다. 더 광범위하고 더 긴 기간의 데이터를 바탕으로 연구 분석이 필요하지만 위 연구는 분석 모형 연구를 위한 것으로 최소한의 자료를 근거로 분석했음을 전제로 한다.
- 본 연구를 위하여 G시 2011~2014년 구조구급활동정보시스템의 구급활동일지-구급사고종별 기타 내역에서 ‘자살의심, 자살추정, 자살시도, 목맴’등을 자살관련코드로 분류하여 검색된 170건을 분석하였다.
성능/효과
- 50세 이상 1,000명당 관리불량 발생 빈도를 보면, 전체 평균이 1.93인데 반해 소득수준이 낮은 동의 불량 발생 빈도는 2.10이고, 소득수준이 높은 동의 불량 발생빈도는 1.67로 소득수준이 낮은 동의 불량 발생 빈도가 상대적으로 높은 것으로 분석되었다[Table 1].
- 둘째, 동일한 거리일 경우 3차 병원으로 이송하는 것이 효과적이라 판단된다.
- 새로운 통계분석 방법 모형으로는 첫째, 데이터 활용 측면에서 소방 자체 데이터의 단순분석에서 벗어나 심화된 분석이 이루어져야 하며, 타기관 데이터와의 연계분석, 그리고 인터넷 포털, SNS 등 검색어를 통한 분석을 시행 할 수 있다. 둘째, 분석시스템 측면에서는 서로 공유되지 못한 데이터를 빅데이터로 구축하여 분석할 수 있는 시스템이 이루어져야 하며, 또한 시스템을 통해 자동으로 분석되고, 실시간 분석할 수 있는 체계를 갖추어야 한다. 셋째, 분석결과 활용 측면에서는 다양한 분석결과를 환류하여 다양한 정책에 활용될 수 있도록 해야 하며, 실시간 감시체계를 구축하여 질병의 비정상 패턴을 감시하고 선제적으로 대응할 수 있도록 해야 한다.
- 본 자살 데이터의 표본수는 170건이며, 평균은 14건으로 표본수가 많지 않지만, 실제 데이터 모니터링을 통해 증감을 확인할 수 있다. 월별 데이터를 과거 데이터와 비교해 평균의 -50% 이하면 ‘안정’, 평균의 +10~-50%이면 ‘관심’, 평균의 +10~+50%이면 ‘주의’, 평균의 +50~+100%이면 ‘경계’, 평균보다 +100% 이상 상회하면 ‘심각’ 등으로 분류하여 자동 알람이 작동되는 실시간 감시 체계를 구축하여 자살예방 및 저감에 기여할 수 있을 것이다.
- 생존퇴원율은 전체 대비 3차 병원이 2차 병원보다 0.49% 낮고, 3km 이내 근거리 기준 3차 병원이 2차 병원보다 0.15% 높게 나타났다. 또한 3km 이내 근거리 이송이 전체 이송과 비교할 때 생존퇴원율이 높은 것으로 나타났다[Table 5].
- 둘째, 분석시스템 측면에서는 서로 공유되지 못한 데이터를 빅데이터로 구축하여 분석할 수 있는 시스템이 이루어져야 하며, 또한 시스템을 통해 자동으로 분석되고, 실시간 분석할 수 있는 체계를 갖추어야 한다. 셋째, 분석결과 활용 측면에서는 다양한 분석결과를 환류하여 다양한 정책에 활용될 수 있도록 해야 하며, 실시간 감시체계를 구축하여 질병의 비정상 패턴을 감시하고 선제적으로 대응할 수 있도록 해야 한다. 또한 분석결과를 활용하여 개인, 지역 또는 특정 조직의 맞춤형 서비스를 구축할 수 있도록 해야 한다.
- 심정지 환자 생존퇴원수는 28명이었으며, 생존퇴원율은 현장에서 이송병원까지 0~2.9km인 경우 더 먼 경우보다 대체로 더 높은 것으로 나타났다. 하지만 이송병원까지 6.
- 월별 데이터를 과거 데이터와 비교해 평균의 -50% 이하면 ‘안정’, 평균의 +10~-50%이면 ‘관심’, 평균의 +10~+50%이면 ‘주의’, 평균의 +50~+100%이면 ‘경계’, 평균보다 +100% 이상 상회하면 ‘심각’ 등으로 분류하여 자동 알람이 작동되는 실시간 감시 체계를 구축하여 자살예방 및 저감에 기여할 수 있을 것이다.
- 전남대병원 반경 1km 내의 동을 학동, 지원동, 양림동, 방림동, 서동, 서남동, 동명동으로 설정하여 분석한 결과 이 지역에서 발생한 전체 심정지 이송 환자의 건수는 33건이고, 생존퇴원건수는 0건으로 나타났다[Table 3].
- 조선대병원 반경 1km 내의 동은 학동, 지원동, 양림동, 방림동, 서남동, 동명동, 학운동, 수기동, 광산동, 서석동으로 설정하여 분석한 결과 이 지역에서 발생한 전체 심정지 이송 환자의 건수는 31건이고, 생존퇴원건수는 0건으로 나타났다[Table 4].
후속연구
- 분석 결과 검증 및 정책 활용을 위한 환류시스템을 도입해야 한다. 각 기관 간 공유된 빅데이터로 다양한 부분에 대한 분석을 실시한 후 분석 결과를 환류하여 결과를 검증하고, 분석자료에 기반을 둔 다양한 정책과 대책을 수립하여 현장활동에 실제 반영할 수 있도록 해야 한다. 이같은 과정을 통해 성과를 측정하고, 지속적인 환류과정을 통해 지능형 시스템으로 진화시켜 나가야 한다.
- 구급활동 사례분석에 대한 학술연구 정례화, 대외 학술세미나 참여 및 발표 유도를 통한 교류를 확대해야 한다. 고도화된 지능형 정책들을 발굴하고 시행해 나가기 위해서는 구급통계와 다양한 통계에 기반한 빅데이터 분석 및 활용을 통해서만 가능할 것이다.
- 특히, 새로운 상관모형 도출을 위한 지속적인 연구가 필요하다. 기존에는 자료확보와 분석의 어려움으로 심도있는 연구가 제한되었고, 연구 결과도 중장기적 정책에 반영되지 못하고 일회성으로 그치는 경우가 많았으나, 빅데이터 분석 플랫폼이 개발되면 이를 통해 다양한 자료를 연구자료로 제공(개방)하여 자료에 근거한 다양한 상관관계 분석연구를 수행할수 있고, 연구결과는 다시 분석시스템에 반영하여 시스템을 발전시켜 나갈 수 있다.
- 본 연구는 G시를 중심으로 분석하였고, 연구 자료는 G시 2011~2014년 기준 구조구급활동정보시스템[11]과 기상청 홈페이지의 날씨 정보[12]를 참고하였다. 더 광범위하고 더 긴 기간의 데이터를 바탕으로 연구 분석이 필요하지만 위 연구는 분석 모형 연구를 위한 것으로 최소한의 자료를 근거로 분석했음을 전제로 한다. 향후 빅데이터 분석시스템을 구축하여 시·도 범위를 넓혀 방대한 데이터 분석을 수행하면 더욱 정확하고 의미있는 결과를 얻을 수 있을 것이다.
- 더 광범위한 표본조사와 지리·공간시스템(GIS)을 적용한 더 정밀하고 엄격한 분석을 이용한다면 유의미한 결과분석이 가능할 것으로 보인다.
- 따라서 다양한 데이터에 기반을 둔 빅데이터 분석시스템을 통해 개인별, 지역별, 특성군별 상관관계를 도출하여 정책에 활용할 때 진정한 맞춤형 서비스 제공이 가능할 것이다.
- 빅데이터를 제대로 활용하기 위한 빅데이터 분석 시스템을 구축하기 위해서는 오픈소스 기반의 표준 플랫폼을 적극 도입할 필요가 있다. 또한 향후 지속적으로 발전시켜 나갈 수 있도록 느슨한 결합(Loosely coupled) 구조를 통해 타기관의 시스템과 모든 연계가 가능하도록 하여 실시간 분석이 보장되도록 하여야 한다.
- 월별 데이터를 과거 데이터와 비교해 평균의 -50% 이하면 ‘안정’, 평균의 +10~-50%이면 ‘관심’, 평균의 +10~+50%이면 ‘주의’, 평균의 +50~+100%이면 ‘경계’, 평균보다 +100% 이상 상회하면 ‘심각’ 등으로 분류하여 자동 알람이 작동되는 실시간 감시 체계를 구축하여 자살예방 및 저감에 기여할 수 있을 것이다. 범위는 적정하게 수정할 수 있으며, 인터넷 포탈 및 SNS의 자살 관련 실시간 검색어 분석을 병행하여 상관인자를 추가 관리하면 보다 의미있는 분석 및 대응이 가능할 것이다.
- 0에서 빅데이터가 차지하는 비중은 매우 크다. 빅데이터의 특성을 고려한 종합적인 빅데이터 품질 관리 가이드라인이 필요하며, 활용 극대화를 위한 빅데이터 자원 품질 인증 방안에 대한 연구도 필요하다.
- 셋째, 근거리 병원이송이 어려운 원거리 지역일 경우 구급차에 전문처치장비를 탑재하여 병원수준의 현장병원 역할을 수행할 수 있는 선제적 대응이 필요하다. 이 같은 방안의 하나로 최근 전국 19개 소방서에서「스마트 의료지도 시범사업」을 2015년 8월 1일부터 시행중에 있다.
- 국가기관간 협의도 필요하고, 최상위 기관의 정책적 결정도 필요하기 때문이다. 이렇게 구축된 빅데이터 표준 플랫폼은 영역을 화재, 구조 등의 영역으로 쉽게 확대 적용할 수 있어 소방업무 전체의 질적인 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
- 또한 소득수준이 낮으면서 고혈압, 당뇨 등 만성질환을 가진 환자들은 질병에 대한 치료방법으로 생활습관을 변화하려는 노력보다는 약물복용만으로 치료 하려는 경향이 많기 때문에 음주, 흡연, 운동 등 생활습관에 대한 맞춤형 교육이 더욱 중요하다[13]. 이와 같은 결과를 근거로 구급 정책 측면에서 보면 단순 평준화 교육보다는 소득 수준이 낮은 지역에 고혈압, 당뇨 관리요령 등에 대한 맞춤형 교육서비스를 실시할 경우 보다 효과가 클 것으로 기대된다.
- 자료분석의 설계방향에 대한 끊임없는 연구와 함께 활용방안도 지속적으로 연구가 이뤄져야 할 것이다. 단순한 구급 품질 관리 차원을 넘어서 지능화된 구급서비스로 방향을 전환해 나가는 새로운 전기를 마련할 시점이다.
- 지금까지 축적된 구급통계에 기반한 표준형 빅데이터 분석모형을 제시하고, 다양한 구급분석을 통한 상관관계를 도출하여, 이를 통해 선제적, 예방적, 맞춤형 구급서비스 정책을 개발·적용해 나감으로써 구급서비스 품질향상을 극대화 할 수 있는 절호의 기회를 놓치지 말아야 할 것이다.
- 지역별로 차이가 있겠지만, 3차 병원과의 반경을 고려한 분석을 실시해 보면 어떤 지역이 심정지나 중증외상환자에 대한 대응이 취약한지를 알 수 있으며, 이를 통해 일정한 반경을 기준으로 거점별 3차 병원을 육성하는 국가적 차원의 정책적 대안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
- 5%)으로 날씨와 자살과는 특별한 관련이 없었다. 향후 더 방대한 데이터와 시스템을 통한 엄격한 분석이 필요할 것으로 보인다.
- 향후 빅데이터 분석시스템을 구축하여 시·도 범위를 넓혀 방대한 데이터 분석을 수행하면 더욱 정확하고 의미있는 결과를 얻을 수 있을 것이다.
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