[논문]보건의료 빅데이터를 활용한 연구방법 및 한의학 레지스트리의 필요성

한경선; 하인혁; 이준환

doi:10.15429/jkomor.2017.17.1.46

보건의료 빅데이터를 활용한 연구방법 및 한의학 레지스트리의 필요성
Application of Health Care Big data and Necessity of Traditional Korean Medicine Data Registry 원문보기

한방비만학회지 = Journal of Korean Medicine for Obesity Research, v.17 no.1, 2017년, pp.46 - 53

한경선 (한국한의학연구원 임상연구부) , 하인혁 (자생의료재단 자생척추관절연구소) , 이준환 (한국한의학연구원 임상연구부)

Abstract ▼ AI-Helper

Health care big data is thought to be a promising field of interest for disease prediction, providing the basis of medical treatment and comparing effectiveness of different treatments. Korean government has begun an effort on releasing public health big data to improve the quality and safety of medical care and to provide information to health care professionals. By studying population based big data, interesting outcomes are expected in many aspects. To initiate research using health care big data, it is crucial to understand the characteristics of the data. In this review, we analyzed cases from inside and outside the country using clinical data registry. Based on successful cases, we suggest research method for evidence-based Korean medicine. This will provide better understanding about health care big data and necessity of Korean medicine data registry network.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

한의학적 진단과 치료방법은 오랜 기간 축적된 임상경험을 토대로 형성된 학문이나 체계적인 자료의 관리가 이루어지지 않고 있어 한의학 레지스트리 구축을 통한 빅데이터의 활용이 더욱 필요하다. 이에 보건의료분야에서 활용 가능한 빅데이터의 현황을 살피고, 국내외 전통의학에서의 활용 현황을 파악함으로써 한의학의 근거 마련을 위한 빅데이터 활용의 가능성을 고찰하고자 한다.

후속연구

국내에서는 의료기관 자료를 활용한 후향적 코호트 연구를 통해 치료효과를 검증한 연구는 있었지만 아직까지 보건의료분야의 빅데이터를 활용한 한의학 치료효과에 대한 연구사례는 없었다. 건강보험 자료를 활용해 진료결과를 평가하거나 치료 후 예후를 판단하는 데 활용한다면 더 설득력 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 현재로서는 정보의 한계점을 인식하고 적절한 연구 주제를 선정해 과학적 기반을 마련하는 것이 중요하다. 그 결과를 통해 추후 전향적 연구를 추진하고 근거 마련에 필요한 세부항목을 수집해야 할 것이다.
건강보험 자료를 통해 얻을 수 있는 진료내역의 경우 서양의학적 치료에서는 처치 및 수술 상세내역과 약내 및 원외 약 처방과 투약량, 투약일수, 약물정보 등 비교적 상세한 내역을 얻을 수 있는 반면, 첩약의 경우 복용여부조차 파악할 수 없으며 그나마 활용가능한 한방 보험제의 경우 이용률이 낮다는 한계가 있다. 그러나 2017년부터 추나의 건강보험 적용을 위한 시범사업을 실시하고, 다양한 한방치료항목의 급여화를 추진해 나가고 있으므로 앞으로 건강보험 자료를 통한 빅데이터의 활용 가능성이 확대될 것으로 전망된다.
현재 보건의료분야의 빅데이터를 통해 수집할 수 있는 정보로는 질병의 중등도를 파악하기 어렵고 재발의 여부나 사망원인 등을 알 수 없다는 한계가 있다. 그러나 사회 경제적인 자료와 사망원인, 영양조사결과, 유전체정보 등 빅데이터 사이의 연계가 이루어진다면 효율적으로 의학적인 근거를 창출할 수 있을 것이다. 정부는 공공정보의 이용을 활성화시키기 위해 공공기관의 정보공개에 관한 법률을 제정하는 등 정보의 공유 및 개방을 적극 권고하고 있지만, 2011년 개인정보보호법이 제정되면서 자료 연계를 통한 연구는 실질적으로 허용되지 않고 있다.
이처럼 빅데이터를 활용한 경제성 평가 자료 및 치료방법에 대한 근거자료가 확보된다면 한의학의 치료효과를 입증할 수 있다. 또한 다양한 치료방법 중 가장 경제적이고 효과적인 치료방법을 결정하고, 합병증 발생 및 치료 예후를 예측하는 등 더 나은 의료서비스를 위한 정보를 얻을 수 있다.
또 환자 입장에서는 객관적인 형태의 맞춤형 치료를 제공받을 수 있다는 점에서 신뢰를 얻을 수 있다. 앞으로 개인정보보호법과 상충되는 과제가 해결이 된다면 보건의료분야의 빅데이터와의 연계를 통한 자료의 해석은 한의학의 근거 확보에 더욱 크게 기여할 것으로 판단된다.
하나의 예로 체계화된 전자차트를 사용함과 동시에 레지스트리를 통해 데이터원으로 사용할 수 있도록 하는 경우 우수병원으로 인증하는 등의 인센티브 제도는 연구목적 데이터 수집에 도움이 될 것이다. 이러한 노력들을 통하여 보건의료 빅데이터와 한방 레지스트리에 대한 관심과 이용을 제고함으로써 한방치료의 질을 향상시키고 근거 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대하는 바이다.
현재 레지스트리 등록 사업은 일부 한방병원이나 규모가 큰 한의원을 대상으로 하고 있으나 한의학의 근거 마련과 빅데이터 확보를 위해 더 많은 임상의와 기관의 적극적인 참여가 이루어져야 한의학 레지스트리의 빅데이터가 갖는 대표성이 확보될 수 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는 공공기관의 빅데이터를 통해 얻을 수 없는 자료를 보완할 수 있고, 이를 바탕으로 치료 효과나 안전성에 대한 객관적인 결과물을 얻을 수 있을 것이다. 나아가 한의학적 변증과 진단의 과정에서도 빅데이터를 통해 객관화된 자료는 다시 진료현장에서 의사결정을 하는 데 도움이 될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	보험공단이나 통계청 등에서 수집된 이차 자료를 활용하는데 있어 의학적인 근거 마련을 위해 가능한 대표적 연구 설계 두 가지는 무엇인가?	보험공단이나 통계청 등에서 수집된 이차 자료를 활용할 수 있는 방법은 다양하지만, 그 중에서도 의학적인 근거 마련을 위해 가능한 연구 설계는 대표적으로 단면 연구나 후향적 코호트 연구가 있다. 빅데이터를 이용한 연구방법은 증례 연구에 비해 근거 수준이 높으며4), 샘플사이즈가 크기 때문에 대표성이 높은 자료를 얻을 수 있다.
	빅데이터는 무엇인가?	빅데이터(big data)란 단순히 많은 데이터를 넘어 실시간으로 쏟아지는 방대한 양의 정형화 또는 비정형화된 데이터를 포괄하며 이를 분석하고 활용하는 과정을 포괄하는 개념이다1). 빅데이터에서 의미 있는 정보를 찾아내 이를 활용한 판단을 하고, 미래를 예측하는 데 사용될 수 있다는 점은 정보기술분야의 혁신적인 발전이라고 할 수 있다1).
	공공의료분야의 빅데이터의 활용을 통한 연구는 어떤 장점을 가지고 있는가?	보험공단이나 통계청 등에서 수집된 이차 자료를 활용할 수 있는 방법은 다양하지만, 그 중에서도 의학적인 근거 마련을 위해 가능한 연구 설계는 대표적으로 단면 연구나 후향적 코호트 연구가 있다. 빅데이터를 이용한 연구방법은 증례 연구에 비해 근거 수준이 높으며4), 샘플사이즈가 크기 때문에 대표성이 높은 자료를 얻을 수 있다. 또한 희귀 질환과 같이 무작위배정 임상연구를 통해 수집하기 어려운 자료를 수집하고, 치료 효과나 생존율 분석을 위해 장시간에 걸쳐 수집된 자료를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 반면 보건의료분야의 빅데이터는 대부분 연구를 목적으로 축적된 자료가 아니기 때문에 정확한 정보를 얻기 힘들 수 있으며, 질병을 정의하고 청구코드와 연계하는 과정에서 비뚤림이 발생할 가능성이 있다.

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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