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김용식 (E&Y컨설팅 상무) 의료정보 빅데이터 활용 현황 및 전망

날짜2015.10.12
조회수8472
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    • 프로그램
      일 시 2015. 10. 12(월) 09:30 ~ 12:30
      장 소 소프트웨어정책연구소 회의실 (판교글로벌R&D센터)
      주 제 의료정보 빅데이터 활용 현황 및 전망
      발 제 자 김용식 (E&Y컨설팅 상무)
      참 석 자 SPRi 연구진
  • 의료정보 빅데이터 분석의 성숙도 단계
    • 기술적 분석 단계
    • 무슨 일이 벌어졌나?
    • 예측적 분석 단계
    • 무슨 일이 발생할 것인가?
    • 예방적 분석
    • 문제를 어떻게 예방할 것인가?
    • 현재는 기술적 분석, 다음 단계로 넘어가는 중
  • 배경
    • 데이터 양의 증가
    • 보험, 웨어러블, 모바일 디바이스, 소셜 미디어
    • 의료의 질에 대한 욕구 증가와 비즈니스 모델 재검토
    • 의료 시스템의 효율적 자원관리와 환자 중심 진료 욕구 증가
    • 미국 의료비용 ⅓ 이상이 국민 건강을 개선하지 못한다고 응답 (연간 7500억 달러 낭비 추산)
  • 주체별 빅데이터 활용 방안
    • 병원, 의사
    • 재 입원율 감소, 개인별 의료 서비스
    • 보험사
    • 프로모션, 위험도가 높은 환자들의 예방 조치
    • 제약사, 약국
    • 공급망 최적화, 약물의 효과 검증
  • 의료정보 빅데이터 활용 사례
    • 오하이오 헬스, 위험 예측, 조기 예방
    • 특정 유형 환자 식별 : 해당 환자군에 치료결과 gap분석, 중앙 집중 care확대
    • 존홉킨스 응급실 체류시간 감소
    • 응급실의 예측 모델을 통해 응급실 체류시간 감소
      (11->4시간)
    • 엘카미노, 통계 기반 재입원율을 분석 및 모니터링 툴 개발
    • 재입원율 25%감소
    • 의료기관간 데이터 취합, 통계 분석(80%의 정확도), 군 별 퇴원 프로그램 마련 (예방적인 측면까지 시행)
    • IBM 예방 분석 SW
    • 심장병 환자 데이터 분석, 수술 후 합병증 발생 가능성 예측, 합병증 감소, 환자수명 증가 QQL 측면을 고려하여 수술 전-후에 필요한 치료 가이드라인 제시
    • 심장 수술 사망률 감소(약 50%)
    • 보스턴 메디칼 센터 헬스 넷 플랜
    • 유전 정보 분석 통해, 위험 계층화하여 비용절감 달성
    • 애피니티 헬스 플랜
    • 건강 보험 가입자로 클레임 정보 분석, 리스크에 따라 수가 조정
  • 제약사의 의료정보 활용 사례
    • 처방약 이행 개선시키는데 데이터 분석 활용
    • 고객 구매 행동 예측, 처방약 이행 정도 판단
    • 알림 발송
    • 치료 개선 증대
    • 만성환자는 1/3이상이 한달내 처방약 복용 중단, 50% 이상이 1년이내 중단함, 적어도 평균 2년 동안 복용 필요함 (helena foulkes, a marketing officer for CVS Caremark)
    • 재고 효율성 증가 : 약국 재고 관리, 보상 쿠폰, 진열 배치
    • 공급망 분석
    • 약물 용도 변경 : 약물의 증상에 대한 데이터 분석
    • 임상 시험, 이상반응 모니터링
    • 글로벌 기업 대비 한국 제약사는 기술 경쟁력 낮음
    • 임상 시험 참가자 모집
    • 유전자 분석 통한 개인별 맞춤화 치료
    • 공급망내 데이터 공유, 공급망 통합
    • 위조약 추출
    • 빅데이터 기반의 마켓팅으로 비용 감소
    • 포스트 마켓팅
  • 의료정보 빅데이터의 이슈
    • 더 많은 데이터를 얻기 위해 다양한 기업들 노력중
    • 한국은 목적 없이 플랫폼과 같은 웨어러블에만 집중한 사례 많음
    • 헬스케어에서는 빅데이터가 가장 많은 욕구가 있을것임
    • 주요 저해요인
    • 제한된 데이터 접근 : 이해 관계 문제
    • 데이터 통합 부족 : 이해 관계 문제
    • 인력, 기술등의 자원의 부족 : IT+의료 융합 역량 필요
    • 데이터의 보안과 관리 이슈
    • 투자 대비 효과
    • 의료 질 향상시, 손실 부분에 대한 보조 필요
    • 재입원율 감소에 대한 더 높은 이익을 가져가도록 구조 필요
    • 의료질 향상에 대한 개관적인 지표가 나오도록 보험사와 협업 필요
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