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세미나
김용식 (E&Y컨설팅 상무) 의료정보 빅데이터 활용 현황 및 전망
- SPRi
날짜2015.10.12
조회수8483
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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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