초록

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정보 공유를 통해 국민들은 의료 기관 및 치료방법 등을 합리적으로 선택하려고 노력하고 있다. 의료 기관의 컴퓨터와 연결 기계의 사용으로 의료 관련 데이터는 규모가 급격히 늘어났다. 이에 따라 정부 3.0에 맞춰 공개되는 의료 데이터가 확대됨에 따라 의료 빅데이터를 통해 여러 정보들을 만들어내 의료 분야에 도움이 될 것이라는 기대가 커져가고 있다. 이 연구에서는 의료 빅데이터를 어떻게 활용하여 의료 기관, 국민, 정부, 보험사 등 여러 기관에게 제공할 수 있는 지에 대해 설명한다. 현재 빅 데이터를 사용해 연령 별 잘 걸리는 질병이나 질병 별 성비를 나타내는 것 등 단순 사실을 알아내는 정도가 아니라 실질적으로 다양한 목적으로 사용될 수 있는 정보를 만들어낼 수 있는 시스템을 구축하였다는 점에서 이 연구는 강점을 갖는다.

정보 공유를 통해 국민들은 의료 기관 및 치료방법 등을 합리적으로 선택하려고 노력하고 있다. 의료 기관의 컴퓨터와 연결 기계의 사용으로 의료 관련 데이터는 규모가 급격히 늘어났다. 이에 따라 정부 3.0에 맞춰 공개되는 의료 데이터가 확대됨에 따라 의료 빅데이터를 통해 여러 정보들을 만들어내 의료 분야에 도움이 될 것이라는 기대가 커져가고 있다. 이 연구에서는 의료 빅데이터를 어떻게 활용하여 의료 기관, 국민, 정부, 보험사 등 여러 기관에게 제공할 수 있는 지에 대해 설명한다. 현재 빅 데이터를 사용해 연령 별 잘 걸리는 질병이나 질병 별 성비를 나타내는 것 등 단순 사실을 알아내는 정도가 아니라 실질적으로 다양한 목적으로 사용될 수 있는 정보를 만들어낼 수 있는 시스템을 구축하였다는 점에서 이 연구는 강점을 갖는다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이 연구에서는 의료 빅 데이터를 효과적으로 활용할 방안을 모색한다. 시스템 구축을 통해 정부, 국민, 의료기관, 제약사, 보험사 등 여러 의료 관련 단체들에게 유용한 정보를 줄 수 있는 방안을 보여주었다.

대상 데이터

• 1과 같이 System Architecture를 구성하였다. 그리고 실제 의료관련 빅 데이터를 국립암센터, 삼성서울병원, 국립암정보센터, 서울시 공공 데이터 [4], 국가통계포털, 건강보험정책연구원, 한국 유방암 사이버 센터 등에서 구하여 본 연구에서 구축한 시스템에 입력하였다.

성능/효과

• 이 연구에서는 의료 빅 데이터를 효과적으로 활용할 방안을 모색한다. 시스템 구축을 통해 정부, 국민, 의료기관, 제약사, 보험사 등 여러 의료 관련 단체들에게 유용한 정보를 줄 수 있는 방안을 보여주었다. 암의 병기에 따른 평균진료비나 치료방법에 따른 평균 가격을 추가적으로 더욱 자세히 입력할 경우 더욱 실질적인 정보의 도출이 가능해질 것이다.

후속연구

• 시스템 구축을 통해 정부, 국민, 의료기관, 제약사, 보험사 등 여러 의료 관련 단체들에게 유용한 정보를 줄 수 있는 방안을 보여주었다. 암의 병기에 따른 평균진료비나 치료방법에 따른 평균 가격을 추가적으로 더욱 자세히 입력할 경우 더욱 실질적인 정보의 도출이 가능해질 것이다.
• ([2], [3]) OECD국가 중 우리나라 암 발병률이 5위에 이르는 만큼 우리나라 국민들의 암 관심도도 갈수록 커지고 있다. 이처럼 암 보건의료분야의 시스템 구축은 갈수록 증가하는 국민의 치료비, 병원의 새로운 수익모델 창출, 전반적인 의료분야에서의 효율성 창출 등의 이점을 가져올 것으로 기대된다.

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