초록 ▼

1. 연구의 개요
□ 연구 배경 및 목적
○ 사회 인구구조 변화와 과학기술의 급격한 진보로 데이터 기반 헬스케어 혁신이 부상하고 있으며 이를 위해 각국 정부 및 민간 기업의 움직임 가속화
- 나노센서, 웨어러블 기술, 장시간 배터리 기술, 인공지능 및 클라우드 컴퓨팅까지 다양한 기술과 방법으로 헬스케어 분야에 새로운 제품 및 서비스 출시 증대
- 미국, 영국, 유럽, 일본, 중국 등에서 대규모 프로젝트를 시행하고 있으며 이를 효과적으로 운영하기 위해 정부 내 새로운 조직을 출범
- 글로벌 기업 및 벤처기업

1. 연구의 개요
□ 연구 배경 및 목적
○ 사회 인구구조 변화와 과학기술의 급격한 진보로 데이터 기반 헬스케어 혁신이 부상하고 있으며 이를 위해 각국 정부 및 민간 기업의 움직임 가속화
- 나노센서, 웨어러블 기술, 장시간 배터리 기술, 인공지능 및 클라우드 컴퓨팅까지 다양한 기술과 방법으로 헬스케어 분야에 새로운 제품 및 서비스 출시 증대
- 미국, 영국, 유럽, 일본, 중국 등에서 대규모 프로젝트를 시행하고 있으며 이를 효과적으로 운영하기 위해 정부 내 새로운 조직을 출범
- 글로벌 기업 및 벤처기업들이 헬스케어 산업의 성장성을 기대하고 대거 진입
○ 데이터 기반 헬스케어 혁신 전략을 수립하기 위해서는 혁신적 기술, 보건의료제도,지불시스템을 함께 고려하여 사회에 조응되는 전략 수립 필요
- 헬스케어의 핵심 분야인 보건의료는 전반적으로 보수적이며 자발적 변화가 어려운 특징을 가지고 있으므로 제도의 내적 관성을 고려하여 전략을 수립해야 함
○ (연구 목적) 기존의 보건의료와 데이터 기반 헬스케어 혁신 간의 차별점과 각각의 특징을 파악하고 사회시스템, 데이터 주요 정책 및 주요 쟁점을 분석하여 전략의 방향성 제시

□ 연구 방법 및 구성
○ 본 연구를 위해 문헌연구, 사례연구 및 전문가(정부, 의료계, 연구계, 산업계, 학계)인터뷰를 통해 시사점을 도출
○ 본 연구는 보건의료제도, 지불시스템, 데이터의 3가지 주안점을 바탕으로 분석하였으며, 해외사례 및 주요 쟁점의 시사점을 근거로 정책제언과 전략의 방향성 제시

(출처 : 요약 13p)

Abstract ▼

The health care industry is traditionally defined as a industry that provides medical services for treatment and prevention. The rapid advance of informationand communication technology, however, have accelerated the innovation in health care and extended the definition of health care to personal ca

The health care industry is traditionally defined as a industry that provides medical services for treatment and prevention. The rapid advance of informationand communication technology, however, have accelerated the innovation in health care and extended the definition of health care to personal care. Hence, the recent heath care industry consists of hospitals and private companies who produce health management products, for example, digital sensors, wearable devices, next generation sequencing and so on. These innovations in health caresector with new technology generate the various personal health care data which is a core of the next innovation.

The health care data could be classified into four areas: medical electronic record, national health information, personal health record, and genome information. To manage these types of health care data in terms of generation, integration, analysis, and application, would be challenging because current health system and policy is still based on evidence-based medicine rather than precision medicine. On the other hand, the health care data would contribute on personalized suitable medical services as well as reduced medical costs.

Some countries have already paid attention to the importance of data in health care innovation. In case of USA, the open innovation supported by government and private sector keeps continued to build the sound ecosystem of health care industry. Especially, US government has restructured the payment system on the basis of health care data. On the other hand, UK fails to implement the NPfIT because of top-down approach from government and closeness of system operations. These two cases show that our government also considers the open innovation and incentive program to attract private sector in health care innovation driven by data.

This study examined and discussed how to develop appropriate policies and strategies for emerging health care innovations driven by data. First, it needs to build the governance structure which aims at the openness and the responsibility.
A new organization that manages and integrates the entire health care data should be installed for inclusive governance to participate in various stakeholder.
Second, financial incentive system for generators of health care data is also considered. Generators of health care data, e.g. hospitals, rely heavily on the government payment system in finance. Hence, the government investments to extend the infrastructure of health care data results in positive effects on spillover of health care innovation. Finally, two-track approach to utilize health care data is recommended. Horizontal approach to treat serious patients and vertical approach to care life-time health could be connected and integrated through health care innovation driven by data.

(출처 : SUMMARY 187p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 발 간 사 ... 3
• 목차 ... 5
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 10
• 요 약 ... 13
• 제1장 서 론 ... 35
• 제1절 연구의 배경 및 목적 ... 35
• 제2절 연구 방법 및 구성 ... 36
• 제2장 헬스케어 혁신의 특징과 변화 ... 37
• 제1절 헬스케어의 정의 및 특징 ... 37
• 제2절 헬스케어 혁신의 과정과 한계 ... 39
• 1. 헬스케어 연구의 흐름 ... 39
• 2. 기존 헬스케어 혁신의 노력 ... 42
• 3. 헬스케어 혁신의 한계 ... 46
• 제3절 데이터 기반 헬스케어 혁신으로의 변화와 특징 ... 52
• 1. 보건의료 외부의 변화 및 특징 ... 53
• 2. 보건의료 내부의 변화 및 특징 ... 70
• 3. 내·외부 혁신의 공통되는 특징 ... 74
• 제4절 헬스케어 데이터 구분과 활용 사례 ... 75
• 1. 헬스케어 데이터 구분 ... 75
• 2. 헬스케어 데이터 생성, 통합, 분석, 활용 사례 ... 82
• 제3장 데이터 기반 헬스케어 혁신에 대한 주요국의 접근방식 ... 91
• 제1절 방법론 ... 91
• 제2절 미국 ... 93
• 1. 보건의료제도 ... 93
• 2. 지불시스템 ... 96
• 3. 헬스케어 혁신을 위한 데이터 주요정책 ... 97
• 제3절 영국 ... 104
• 1. 보건의료제도 ... 104
• 2. 지불시스템 ... 105
• 3. 헬스케어 혁신을 위한 데이터 주요정책 ... 105
• 제4절 한국 ... 109
• 1. 보건의료제도 ... 109
• 2. 지불시스템 ... 114
• 3. 헬스케어 혁신을 위한 데이터 주요정책 ... 118
• 4. 헬스케어 기술 수준 ... 125
• 제5절 접근방식 비교 및 시사점 ... 129
• 제4장 데이터 기반 헬스케어 혁신의 쟁점과 전략 ... 131
• 제1절 헬스케어 데이터의 사회적 쟁점 : 거버넌스 ... 131
• 1. 데이터의 단계별 개방(openness) ... 131
• 2. 헬스케어 데이터 통합 방식의 방향성 ... 134
• 3. 헬스케어 데이터 기반 의사결정의 책임성 ... 141
• 제2절 헬스케어 데이터의 사회적 쟁점 : 재정구조 ... 142
• 1. 데이터 소유권과 관리권 ... 142
• 2. 헬스케어 데이터 유통과 데이터 브로커 ... 144
• 제3절 헬스케어 데이터의 기술적 쟁점 : 데이터 ... 146
• 1. 헬스케어 데이터의 질(quality) ... 146
• 2. 데이터 활용을 위한 상호운용성 ... 149
• 3. 헬스케어 데이터 생성, 통합, 분석, 활용의 역동성 ... 153
• 4. 데이터 보안을 위한 요구사항 ... 154
• 제5장 데이터 기반 헬스케어를 위한 정책제언 ... 158
• 제1절 분석결과 종합 ... 158
• 제2절 데이터 기반 헬스케어 혁신을 위한 제도 개선 방안 ... 159
• 1. 헬스케어 데이터 거버넌스 ... 159
• 2. 기반 인프라 확대 및 지속성 추구를 위한 재정구조 마련 ... 163
• 제3절 헬스케어 데이터 활용을 위한 two-track 연계 방안 ... 171
• 1. 주요 특징 분석을 위한 수평적 데이터 연계 ... 171
• 2. 전 주기적 변화 분석을 위한 수직적 데이터 연계 ... 174
• 참고문헌 ... 175
• Summary ... 187
• Contents ... 189
• 끝페이지 ... 204