HIRA 빅데이터 브리프 제1권1호

26465 강원도 원주시 혁신로 60(반곡동) 건강보험심사평가원 www.hira.or.kr I R A

_빅

데

이

터

_브

리

프

– _창 간 호 –

H

I

R

A

빅 데 이 터

브

리

프

H I R A B i g D a t a B r i e f

창 간 호

-08

보건의료 빅데이터 동향

HIRA 빅데이터 현황과 운영 전략

_10

DUR 자료를 활용한 감염병 모니터링 시스템

_20

26

보건의료 빅데이터 분석

1. 이슈 분석

_28 선천성 이상아의 진료 현황 _28 임신부의 출산과 신생아 집중치료실 현황 _32 6세 미만 어린이의 항생제 외래 급여 처방 현황 _37

2. 연구 소개

_40 항우울제와 NSAIDs 동시 사용에 따른 두개 내 출혈 위험 _40 투석 환자의 주요 심혈관 사건 발생 위험 _42 노인 외래진료에서 잠재적 부적절 약물 사용현황 _44

46

의료정보 종합 모니터링

1. 의료동향 요약

_48

2. 건강보험 진료동향

_51 2016년 연간 진료비 동향 _51 2016년 4분기 진료비 동향 _62

71

부록

발행월

2017년 3월

발행인

김승택

발행처

[26465] 강원도 원주시 혁신로 60

전 화

1644-2000

홈페이지

www.hira.or.kr

디자인ㆍ기획

디자인아트 T.033-766-7256

H I R A

빅데이터

브 리 프

HIRA Big Data Brief

건강보험심사평가원

(

이하

심사평가원

)

은

지난

40

년간

건강보장사업의

성공적

수행을

통해

보건의료

지속

발전에

기여하였습니다

.

특히

,

진료비

심사

,

평가

,

급여기준

관리

사업

등을

통하여

수집된

의료정보는

세계적인

수준의

정보통신기술과

융합하여

근거

기반

보건의료

정책

수행의

중요한

원천으로

활용되고

있습니다

.

심사평가원은

보건의료

빅데이터

가치

실현을

위한

다양한

사업을

수행하고

있습니다

.

첫째

,

국민

건강과

환자안전

향상을

위한

의료정보

종합

모니터링

시스템을

운영하고

있습니다

.

둘째

,

보건의료

분야

창업과

고용

기회

창출

등

민간

산업

발전을

위한

사업을

수행하고

있습니다

.

셋째

,

산학연을

대상으로

심사평가원이

보유한

빅데이터를

제공하여

보건의료

연구ㆍ개발을

지원하고

있습니다

.

마지막으로

,

빅데이터와

융ㆍ복합한

4

차

산업

혁명에

대응하기

위하여

의료영상정보

구축

등

정밀의학

발전을

위한

사업을

수행하고

있습니다

.

이번에 발간하는 「HIRA 빅데이터 브리프」는 최신 빅데이터 개발과

활용 사례, 보건의료 이슈, 의료동향을 담고 있습니다. 이러한 의료정보는

심사평가원의 빅데이터를 기반으로 분석되었다는 점, 한눈에 보건의료

동향을 파악할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 본 브리프는

보건의료 빅데이터 가치와 활용도를 높이기 위한 마중물 역할을 하게될

것으로 기대합니다.

끝으로

,

브리프

발간

과정에

참여해

주신

편집위원회

위원님들을

비롯한

다양한

의견을

개진해주신

분들께

감사드립니다

.

2017년 3월 건강보험심사평가원 원장

김 승 택

건강보험심사평가원은

「

HIRA

빅데이터

브리프

(

이하

브리프

)

」

창간호를

시작으로

분기별로

브리프를

발간할

예정입니다

.

브리프는

보건의료

빅데이터의

가치과

활용도를

높이고

,

보건의료

정책

지원을

목적으로

합니다

.

HIRA

빅데이터

브리프는

보건의료

빅데이터

동향

,

보건의료

빅데이터

분석

,

의료정보

종합

모니터링으로

구성됩니다

.

보건의료

빅데이터

동향

은

최신의

사례를

조사하여

한눈에

보건의료

빅데이터

개발과

활용

현황을

파악할

수

있도록

지원할

것입니다

.

보건의료

빅데이터

분석은

이슈

분석

,

연구

소개로

구분됩니다

.

이슈

분석에서는

보건의료

이해관계자들이

관심을

가질

수

있는

주제를

선정ㆍ분석하여

이슈를

선제적으로

제공하고자

합니다

.

분석

대상은

각

분기별로

영ㆍ유아

,

청소년

,

중ㆍ장년층

,

노인을

중점으로

다뤄질

예정입니다

.

연구

소개에서는

건강보험심사평가원

빅데이터를

활용한

연구

결과를

소개하여

보건의료

연구자에게

연구

주제와

설계

등

연구

아이디어를

제공하는

것을

목적으로

합니다

.

의료정보

종합

모니터링

에서는

건강보험심사평가원에서

운영ㆍ관리하고

있는

진료경향모니터링

시스템에서

분석되는

의료

동향을

담고

있습니다

.

건강보험심사평가원은

국민을

포함한

다양한

이해관계자로부터

빅데이터

분석

아이디어

제안을

받고

있으며

,

분석

결과는

브리프

등을

통하여

제공될

예정입니다

.

분석

아이디어는

빅데이터개방시스템

(http://opendata.hira.or.kr)

을

통하여

수시로

제안할

수

있습니다

.

(문의 : 의료정보분석부 033-739-1061, 1063, 1069)

머리말

Ⅰ

HIRA 빅데이터 현황과 운영 전략

_ 10

최근 보건의료 영역의 주요 키워드는 4차 산업혁명입니다.

4차 산업혁명은 기존의 보건의료와 정보통신기술이 융합하여

새로운 가치를 창출하는 것을 의미합니다. 이 장에서는 보건의료 빅데이터 개발과

활용에 대한 최신 동향을 소개할 예정입니다. 이번 호에서는 건강보험심사평가원에서

구축ㆍ관리되고 있는 HIRA 빅데이터 보유 현황과 개방ㆍ활용 사례를 소개하고자 합니다.

보건의료

빅데이터

동향

HIRA 빅데이터 현황과 운영 전략

1.

들어가는

말

•

최근

보건의료를

비롯한

사회

전

분야에서

빅데이터가

주목받고

있으며

,

국가

차원의

다양한

빅데이터

활성화

정책이

추진되고

있음

•

보건의료와

정보통신기술

(Information Communication Technology, ICT)

의

융합은

보건의료

패러다임

변화에

커다란

역할을

담당할

중요한

자산이며

,

특히

보건의료

분야에서

빅데이터는

잠재적

가치와

활용성이

높은

영역으로

평가됨

•

건강보험심사평가원

(Health Insurance Review & Assessment Service,

HIRA)

은

정부

3.0

핵심가치를

구현하기

위하여

방대한

공공

데이터를

민간에

개방하고

,

다양한

보건의료

빅데이터

사업을

추진하고

있음

•

본

장에서는

보건의료

빅데이터의

공익적

가치와

산업적

가치를

창출을

위한

HIRA

빅데이터

개방

플랫폼을

소개함

2. HIRA

보건의료

빅데이터

소개

•

HIRA

빅데이터는

ICT

기반의

HIRA

시스템

운영을

통해서

수집ㆍ구축된

데이터로

구성됨

※ HIRA 시스템 : 의료의 질 향상과 비용의 적정성을 보장하는 가치 중심의 보건의료서비스 달성을 위한 시스템으로, 심사ㆍ평가ㆍ의료자원 관리ㆍ급여 기준 등이 포함됨

[그림 1] HIRA 시스템 운영ㆍ관리 체계 분석/활용 – DW(심사/평가/DUR/의약품) 시스템 – 진료경향모니터링시스템 – 보건의료빅데이터개방시스템 – 현지조사시스템 – 급여기준마스터시스템 처리 – 심사시스템 – 평가시스템 – 자동차보험심사시스템 – 보건의료자원시스템 의료서비스 기준설정 인프라관리 모니터링및 피드백 • 의료행위 관리 • 의약품 관리 • 치료재료 관리 • 질병군 포괄수가 관리 • 기타 급여 정책지원 의료자원관리 • 의약품 유통관리 • 환자분류 및 코드 체계 개발 • ICT 업무지원시스템 • • 진료비 청구와 심사 • 현지조사 • 의료의 질 평가 • DUR서비스 • 진료비 확인서비스 ICT 시스템 ICT 시스템 수집 – 진료비 청구 포털시스템 – 요양기관업무포털시스템 – 국민포털시스템 – DUR 시스템 – 의약품종합관리시스템 – 보건의료자원통합신고포털

•

요양기관

,

제약기업

,

식약처

등으로부터

수집ㆍ정제한

HIRA

빅데이터는

개방

DB

형태로

재구축하여

보건의료

빅데이터

개방시스템

(opendata.hira.or.kr)

을

통하여

개방됨

[표 1] HIRA 빅데이터 개방 DB 내용 개방DB 수록내용 진료행위 요양기관이환자에게제공한의료서비스가의ㆍ약학적으로 타당하고 비용-효과적인지 심사한 정보 (’16년기준, 진료비청구건수 15억건, 심사진료비 73.5조원) 의약품 건강보험이 적용되는 급여 의약품 목록, 가격, 심사기준, 의약품 유통정보, 식약처 위해 의약품 정보로 구성 치료재료 보건복지부 장관이 고시한 거즈, 붕대 등 의약외품의 소모성 재료 정보 의료자원 요양기관의일반사항과인력, 시설, 장비현황 의료 질 평가 진찰ㆍ수술ㆍ투약ㆍ검사 등 의료서비스의 의ㆍ약학적 측면과 비용-효과적인 측면을 평가한 정보 비급여 국민의_{않는 비급여 진료비 정보}수요도가높으나, 진료비부담이많은건강보험이적용되지

3. HIRA

빅데이터

개방

플랫폼

•

건강보험심사평가원은

’

15

년

6

월부터

보건의료

빅데이터

개방시스템을

통하여

공공

데이터

,

빅데이터

분석

,

포털

서비스를

제공함

[그림 2] 보건의료빅데이터 개방시스템 운영 체계 HIRA 데이터 외부 데이터 (거주지) 시ㆍ군ㆍ구 보건소 (요양기관 개/폐업) (출입국) (인허가) (의료인면허) (감염병데이터) (기후ㆍ황사) (신생아, 사망원인) (응급환자) (보험ㆍ자격) E T L 추 출 ㆍ 변 환 ㆍ 적 재 내부 데이터 의약품 DB 의료자원 DB 진료행위 DB 치료재료 DB 의료 질 평가 DB 비급여 정보 DB 분석 DB • 진료정보 DW • 의약품 DW • 치료재료 DW • 의료자원 DW 개방 DB • 통계분석 DB • 병원경영지원 DB • 의약품사용정보 DB • 의료기기사용 DB • 환자단위질병 DB 융합 DB • 환자 거주지 DB • 사망원인 DB • 장애등록 DB • 기후ㆍ황사정보 DB • 응급환자 DB 포털서비스 • 보건의료통계조회 서비스 • 의료이용지도 (Health Map)서비스 • 환자안전 조기 이상감지 서비스 • 국민관심질병 예측 서비스 빅데이터 분석 서비스 • 원격이용 서비스 • 센터 방문 서비스 공공데이터 제공서비스 • 공개목록 제공 서비스 • Open API 제공 서비스 • 환자데이터셋 제공 서비스 • 공공데이터 신청 제공 서비스 SAS, R 분석도구 OLAP/시각화 PC기반 원격분석 분석 플랫폼 분석 플랫폼

공공 데이터 제공 서비스

•

오픈

API(Open Application Programming Interface, Open API)

로

병원ㆍ약국

정보

등

보건의료

데이터

65

종

,

진료

정보ㆍ의약품

정보

등

7

종의

공공

데이터

[그림 3] 공공데이터 제공 서비스 Open API 제공서비스 공공데이터목록제공서비스 환자데이터셋신청제공서비스 • 병원코드정보 서비스 6건 • 병원정보 1건 • 특수진료병원정보 9건 • 약국정보 1건 • 의료기관별상세 정보 9건 • 진료행위정보 4건 • 비급여진료정보 2건 • 질병정보 5건 • 치료재료 정보 1건 • 수가기준 정보 3건 • 약가기준 정보 2건 • 의약품성분약호 정보 1건 • 병원평가 결과 정보 9건 • 의약품 사용정보 10건 • 요양기관개폐업 정보 1건 • 병원지료 정보 1건 • 고령환자 데이터셋(100만 명), • 소아청소년환자 데이터셋(110만 명), • 입원환자 데이터셋(140만 명) • 전체환자 데이터셋(110만 명) 환자 표본 • 소아청소년, 고령환자, 전체환자, 입원환자 등 4건 질병 정보 • 안면마비 환자수, 돌발성난청 환자수, 발작수면 및 허탈발작 코드 상병 수진자 등 5건 진료 정보 • 건강보험대상자 입원 통계, 희귀난치성질환자 처방건수 등 6건 진료비 정보 • 상대가치 통계, 치과 종별 다빈도 사용약품 청구금액 등 8건 의약품 • 전국 과별 처방약 순위, _{연간 의약품 주성분별 가중 평균가격 등 10건} 요양 기관 • 요양기관 평가정보, 전문병원 지정정보, 약제 평가자료 등 18건 기타 • 자동차보험진료비 수탁 심사 정보, _{인공심장판막 사용실태 등 14건}

빅데이터 분석 서비스

•

이용자가

빅데이터

센터

방문

혹은

원격

접속을

통하여

분석하는

맞춤형

원시

데이터

분석

서비스를

제공함

▶ SAS, R 등 통계 프로그램과 시각화 프로그램이 가상화 시스템에 탑재되어 이용자의 편의성과 분석 결과의 품질을 높임 [그림 4] 빅데이터 분석 서비스 이용 절차 빅데이터분석 DB 통계분석 SAS-EG, SAS E-Miner 시각화분석 SAS VA/VS 가상화 시스템 가상PC 가상PC 이용자 요양기관 연구자 산업체 정부/공공 국민 센터 방문 이용 서비스 프로세스 빅데이터센터(본원ㆍ7개지원) ▶ 8개소 40석 원격 접속 이용 서비스 프로세스 진료내역 심사기준 처방내역 요양기관 질병내역 의약품 외부연계자료 자료이용 문의상담 자료요청 공문접수 제공여부 결정 자료 생산 이용자 통보 데이터 분석 빅데이터센터 좌석배정 자료이용 수수료 납부 자료 생산 계정 신청 가상PC 배정 데이터 분석 자료이용 문의상담 자료요청 공문접수 제공여부 결정 자료이용 수수료 납부

•

(

산업계

지원

)

제약사

등

수요자

맞춤형

의약품

정보를

제공하며

,

보건의료

분야

창업

및

고용

기회

창출

등

민간산업

발전을

위해

창업

유망

아이디어

발굴과

사업화를

지원함

•

(

전문가

분석

지원

)

빅데이터

분석방법

컨설팅

,

산학연

공동

연구를

통한

학술

연구지원

서비스를

지원함

•

(

빅데이터

전문가

양성

)

보건의료

분야

빅데이터

활용

역량

저변

확대를

위하여

빅데이터

전문가

양성

과정과

빅데이터

분석

경진대회를

SAS

코리아와

공동으로

개최함

[그림 5] 빅데이터 분석 서비스 운영 실적 (인체조직은행) 인체조직 기증ㆍ인식 절차 안정성 제고 (인체조직 기증자 정보) 인체조직 이식에 적합하지 않은 전염성 질환 등 병력 및 바이러스 세균백신 주사 등 투약 이력이 있는 청구 환자정보 ‘실시간’ 제공 2015 2016 2,908 3,000 2,000 1,000 0.0% 1,688 기관 간 정보공유 및 협업을 통한 공공정책 지원 서비스 ( ) 보건의료빅데이터 센터를 통한 학술연구 및 R&D 지원 서비스 제약사, 치료재료 업체 등 수요자 맞춤형으로 의약품 및 치료재료 사용정보 분석ㆍ제공 - 산업계 신약 개발 등을 위한 진료정보 DB활용 연구개발(R&D)지원 - 의약품 및 치료재료 사용실적 정보 제공 공공 데이터를 활용한 비지니스 모텔 창출 등을 위한 산업계 지원 서비스 2015 2016 1,000 800 600 400 200 0% 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0% 503건 44건 813건 49건 2015 2,288건 제약사 보험사 치료재료 방문분석 자체 분석 제공 2,216건 2016

포털 서비스

•

(

통계정보

제공

서비스

)

국민

,

의료계

,

학계

등

다양한

고객

수요에

부응하기

위하여

통계정보

시각화

서비스

등

맞춤형

통계자료를

생산ㆍ제공함

[그림 6] 의료통계정보 서비스 목록 7. 의료 경영 지원정보(3종) 8. 의료 통계 자료실(2종) • 통계간행물 • 관련 통계 연계 서비스 • 의약품 사용 통계 • 질병별 의약품 통계 • ATC 코드별 사용 통계 등 5. 의약품 통계(14종) 6. OECD 보건 통계(8종) • 건강상태, 보건의료이용 등 • 보건의료분야7개 영역 174개 통계지표 • 진료유형별(입원/외래 등) 통계 • 요양기관종별 통계 • 연령별 통계 등 3. 의료 이용 통계(11종) 4. 의료 자원 통계(4종) • 요양기관 현황 • 인력/병상 현황 • 고가장비 현황 • 총진료비 현황 • 건강보험 진료 통계 • 의료급여 진료 통계 등 1. 주요 의료 통계(49종) 2. 질병/행위별 의료 통계(27종) • 국민관심질병 통계 • 다빈도 질병 통계 • 질병 소분류(3단 상병) 통계 등 • 요양기관 개폐업현황 • 의료수요정보 • 연령별 다빈도 질환정보 등

•

(

환자안전

서비스

)

환자안전

향상을

위한

서비스를

발굴하고

시의성

있는

환자안전

대응체계

구축이

가능한

정보를

제공함

▶ 인체조직 기증과 사용 적합성 여부 확인을 위해 기증자의 병력과 약품 투약이력 정보를 제공함 ▶ 기상과 대기오염정보를 활용한 질병 예측 모형과 실시간으로 처방내역을 확인할 수

있는 의약품안전사용서비스(Drug Utilization Review, DUR)에 기반한 질병 감시 모형 등 국민 관심 질병 예측 서비스를 제공함

▶ _{119 이송정보 공유, 전문병원 정보, 실시간 투약이력 정보 등 맞춤형 응급의료 서비스를}

1

(참

고

)

국

민

관

심

질

병

통

계

서

비

스

접 속 경 로 •

(제

공

항

목

)

질

병

별

환

자

수

,

내

원

일

수

,

진

료

비

연

도

별

추

이

및

점

유

율

•

(대

상

질

병

)

국

민

관

심

질

병

통

계

12

4항

목

,

국

민

관

심

진

료

행

위

통

계

68

항

목

,

국

민

관

심

질

병

/행

위

통

계

8항

목

<

예

시

:

뇌

졸

중

>

▶

총

3종

20

0개

항

목

에

대

해

통

계

정

보

를

제

공

하

고

있

으

며

그

래

프

툴

을

활

용

하

여

추

이

등

시

각

화

가

능

[그 림 7 ] 국 민 관 심 질 병 통 계 서 비 스

▶

통계정보(3종 200개 항목) 및 시각화 기능제공

PPT1 2.pdf 1 17. 4. 10. 오후 6:09

INSIDabcdef_:MS_0001MS_0001 2

4.

빅

데

이

터

포

털

서

비

스

(4

)

:

환

자

의

료

이

용

지

도

서

비

스

(H

ea

lth

M

ap

)

공

간

M

A

R

T

▶

G

IS

(G eo g ra p h ic I n fo rm at io n S ys te m , 지 도 정 보 )

를

활

용

한

환

자

의

료

이

용

지

도

제

공

으

로

의

료

통

계

정

보

접

근

성

향

상

[그 림 8 ] 환 자 의 료 이 용 지 도 서 비 스

4. HIRA

빅데이터의

향후

방향

•

(

다양한

융ㆍ복합

데이터

수집

) HIRA

빅데이터를

중심으로

병원

진료

정보

,

날씨와

유전체

정보

등

다양한

보건의료

정보를

연계ㆍ수집하여

인공지능

사회

구현을

위한

인프라를

마련함

[그림 9] HIRA 빅데이터 연계ㆍ융합 방향 융ㆍ복합데이터수집 실시간병렬데이터처리 클라우드기반지능형서비스환경제공 진료청구 의약품 /DUR 병원/ 의료원 의료기기 날씨정보 거주지 정보 응급환자 정보 유전체 정보 심평원 통합DW 병원 진료 정보 DB 외부연계 통합 DB 데 이 터 _연 계 _인 터 페 이 스 W E B _서 비 스 실시간/병렬 분석 플랫폼 서비스 인터페이스 서비스영역 API Mashup LOD/시각화 머신러닝/딥러닝 데이터 수집 (DB, 텍스트, 이미지 등) 고속/분산 저장 통계/ 인공지능 분석 실시간 분석 클라우스 서비스 플랫폼 개발/응용 플랫폼(PaaS) 서비스 브로커 컨테이너 #1 운영관리자 통합 개발환경 서비스 관리자 •••컨테이너 #n 사용자 중심 분석 서비스 맞춤형 공공 데이터 서비스 지능형 통합검색 서비스 헬스맵 서비스 만성질환 건강관리 서비스 질병 발병률/ 예측 서비스 의료빅데이터 AI 서비스 인프라 가상화(IaaS) 보건의료 서비스 노드 #1 노드 #2 노드 #n •••

•

(

민간

등

빅데이터

활용

영역

확대

)

임상

,

의료경영

,

보건의료

산업

등

빅데이터

활용

영역을

확대함

▶ 임상 코호트 DB 구축을 통한 진료가이드라인 개발, 의료경영 등 산학협력 지원을 강화함 ▶ 산업계 맞춤형 DB 제공을 통하여 신약과 의료기기 개발 등 보건의료 산업과 정밀 의료 영역으로 지원을 확대함 ▶ 맞춤형 융ㆍ복합 데이터 제공을 통한 창업 지원 등 민간 영역으로 확대함

•

(

정부

정책

지원

강화

)

빅데이터

기반

의료정보

종합

(

환자안전

,

국민

의료비

,

의료자원

등

)

모니터링을

통한

의료전달체계

개선

등

정부

정책을

적극

지원함

[그림 10] HIRA 빅데이터 활용 분야 민간서비스 업체 창업준비자 및 일반인 연구기관 및 산업체 연구자 연구원 제약회사 보건정책기관 일반인 학계 창업준비자

보건의료

빅데이터

활용

연구기관 (의료경영 컨설팅 업체 등) • 의료자원 정보, GIS(지도정보) 활용 헬스케어 컨텐츠 제공 (보건의료 IT 개발업체) • 처방전, 의약품 정보 활용한 약국 결제 지원 • 의약품 재고관리 등 • AI 기반 의료예측 앱(App) 개발 등 (의료기기 업계) • IoT 기반 제품 개발 등 (임상 의약계) • 분야별 진료가이드라인 개발 지원 • 임상 의사결정 및 의료경영 지원 • 진료경향 분석 지원 등 (보건의료 산업계) • 산업협력 지원 • 신약개발, 의료기기 개발, 치료재료 개발 지원 (학계 연구자 등) • 의료기술 효과 분석 및 통계 지원 • 연구개발 지원 및 보건의료 정보동향 제공 등 (예비 창업자 등) • 보건의료 빅데이터 활용 유망기업 창업 지원 (일반 국민) • 대국민 보건의료 정보 활용

DUR 자료를 활용한 감염병 모니터링 시스템

1.

들어가는

말

•

MERS,

지카바이러스

, C

형간염

등

다양한

감염병으로

인한

피해

사례가

지속적으로

발생하여

안전한

국민

건강을

위한

노력이

요구됨

▶ _{감염병은 확산 공포로 인한 심리적 두려움 등의 영향으로 건강뿐만 아니라 사회ㆍ경제} 적인 피해를 야기하게 되므로, 감염병 발생을 조기에 파악 및 대처 할 수 있는 시스템이 필요함

•

의약품안전사용서비스

(Drug Utilization Review, DUR)

의

실시간

처방ㆍ조제

정보를

활용하여

감염병

발생

현황을

조기에

파악하는

시스템

구축

과정을

소개함

2.

감염병

모니터링

시스템

구축과정

•

건강보험심사평가원에서

구축ㆍ관리하는

전국민

진료정보와

실시간

의약품

처방

조제

정보

(DUR

정보

)

를

연계하여

감염병

조기

감지

시스템을

구축함

[그림 1] 감염병 발생 의심 정보 실시간 모니터링 시스템 구축 과정 처방패턴과 일치하는 처방 발생시 감염병 의심 (5단계) DUR 시스템연계 처방패턴을 조건으로 역검증 (질병 역산출) (4단계) 의약품처방패턴 타당성검증 공통으로 처방된 약제 조합 도출 (3단계) 의약품처방패턴 (처방약 조합 SET) 구축 Target 질환의 최근 3~5년간 청구자료 분석 (2단계) 처방내역분석 모니터링이 필요한 우선 항목 선정 (1단계) Target 질환선정

[그림 2] 감염병별 의약품 처방패턴 분석 과정 Data 탐색/변수 생성 Sample Data 수집 (청구 Data 활용, 심평원제공) No Data 구분 1 청구 Data 2 원내 진료내역 3 원외 처방내역 4 약국 조제내역 원외 처방 No Data 구분 1 청구 Data 2 원외 처방내역 의약품 처방패턴은 DUR Data를 활용하기에 원외처방 Data에 국한하여 분석 수행 법정감염병 분류 체계와 원외처방 Data를 이용한 Data 탐색작업 및 의약품 처방 관련 분석 Dataset 구성 No 법정감염병 분류 1 제1군 감염병 2 제2군 감염병 3 제3군 감염병 4 제4군 감염병 5 제5군 감염병 6 지정 감염병 No 감염병 분류(79개) 1 인플루엔자 2 수족구병 … … 신뢰도 검증 도출된 처방패턴은 신규 원외 처방 Data를 이용하여 점검 검증 후 패턴으로 활용 신규 원외 처방 Data 처방패턴 처방패턴 정확도 검토 처방 패턴 도출 의약품 처방 Dataset 처방패턴 도출은 4단계 수행 작업을 통하여 가장 많은 빈도수가 있는 처방 패턴을 도출 정제화 작업 1 규칙 생성작업 2 비율 생성작업 3 처방패턴 도출 4

3.

감염병

모니터링

시스템

•

인플루엔자

의심

발생

감시를

실시한

결과

,

현재

감염병

감시

체계인

질병관리본부의

시스템과

0.89

의

높은

상관관계를

보임

[표 1] 감시체계별 대상 및 산출기준 구분 인플루엔자의심환자표본감시체계 처방패턴을통한인플루엔자 의심발생감시체계 기관 질병관리본부 건강보험심사평가원 대상 전국 200여개 의료기관 모든 의료기관 및 약국 산출 외래환자 1,000명당 환자수 의심 처방패턴을 처방받은 환자수 유행기준 과거 3년의 비유행기간 평균 인플루엔자의심환자분율 ±2×표준편차 [그림 3] 인플루엔자 의심환자 표본감시 체계와 비교 20 16 . 0 4. 3 0. 20 16 . 0 2. 2 0. 20 16 . 0 3. 2 6. 20 16 . 0 1. 1 6. 20 16 . 0 4. 2 7. 20 16 . 0 2. 1 7. 20 16 . 0 3. 2 3. 20 16 . 0 1. 1 3. 20 16 . 0 4. 2 3. 20 16 . 0 2. 1 3. 20 16 . 0 3. 1 9. 20 16 . 0 1. 0 9. 20 16 . 0 4. 2 0. 20 16 . 0 2. 1 0. 20 16 . 0 3. 1 6. 20 16 . 0 1. 0 6. 20 16 . 0 4. 1 6. 20 16 . 0 2. 0 6. 20 16 . 0 3. 1 2. 20 16 . 0 1. 0 2. 20 16 . 0 4. 1 3. 20 16 . 0 2. 0 3. 20 16 . 0 3. 0 9. 20 15 . 1 2. 2 9. 20 16 . 0 4. 0 9. 20 16 . 0 1. 3 0. 20 16 . 0 3. 0 5. 20 15 . 1 2. 2 5. 20 15 . 1 2. 1 1. 20 16 . 0 4. 0 6. 20 16 . 0 1. 2 7. 20 16 . 0 3. 0 2. 20 15 . 1 2. 2 2. 20 15 . 1 2. 0 8. 20 16 . 0 4. 0 2. 20 16 . 0 1. 2 3. 20 16 . 0 2. 2 7. 20 15 . 1 2. 1 8. 20 15 . 1 2. 0 4. 20 16 . 0 3. 3 0. 20 16 . 0 1. 2 0. 20 16 . 0 2. 2 4. 20 15 . 1 2. 1 5. 20 15 . 1 2. 0 1. 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 3,500 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 인플루엔자의심환자비율 유행기준 환자수(패턴적용) 환자수 경보기준 질병관리본부 건강보험심사평가원

•

과거

축적된

데이터를

바탕으로

인플루엔자의

발생

예측

[그림 4] 시계열 자료 분석을 통한 발생률 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 Time 20,000 15,000 10,000 5,000 0 2013. 0. 2013. 5.2014. 0. 2014. 5. 2015. 0. 2015. 5. 2016. 0. Exponential Smoothing 2013. 0. 2013. 5.2014. 0. 2014. 5. 2015. 0. 2015. 5. 2016. 0. Real Plot 20,000 15,000 10,000 5,000 0 Time 20,000 15,000 10,000 5,000 0 -5,000 2013. 0. 2013. 5.2014. 0. 2014. 5. 2015. 0. 2015. 5. 2016. 0. NNE TAR 2013. 0. 2013. 5.2014. 0. 2014. 5. 2015. 0. 2015. 5. 2016. 0. ARIMA

•

지리

정보

체계

(Geographic Information System, GIS)

솔루션을

활용한

공간

시각화

서비스

개발

▶ 환자 거주지 기준 감염병 의심환자 발생 정보를 버블차트 형태로 제공함

▶ _{특정 지역의 환자가 이용한 의료기관 소재지를 추적하여 환자의 이동경로를 파악할 수} 있음

[그림 6] 인플루엔자 의심환자 의료 이용 경로(예시)

▶ 감염병 환자가 이용한 해당 의료기관의 위치 및 이용 환자 수를 파악할 수 있음

4.

시사점과

향후

방향

•

실시간

데이터인

DUR

정보를

활용하여

기존

감염병

감시

체계보다

신속하고

정확하게

발생

현황에

대한

파악이

가능함

•

DUR

정보를

활용하여

구축한

이번

시스템은

조기

파악이

가능하고

실제

질병관리

본부의

감시

결과와

비슷한

결과를

나타내

보완적

시스템으로

활용이

가능함

•

인플루엔자

외

다른

감염병

(

수족구병

,

결핵

등

)

에

대한

조기

감지

시스템을

추가적

으로

구축하여

전체

감염병의

초기

확산

방지에

기여할

수

있음

Ⅱ

보건의료 빅데이터 분석

1. 이슈분석

선천성 이상아의 진료 현황 _ 28 임신부의 출산과 신생아 집중치료실 현황 _ 32 6세 미만 어린이의 항생제 외래 급여 처방 현황 _ 37

2. 연구 소개

항우울제와 NSAIDs 동시 사용에 따른 두개 내 출혈 위험 _ 40 투석 환자의 주요 심혈관 사건 발생 위험 _ 42 노인 외래진료에서 잠재적 부적절 약물 사용현황 _ 44

보건의료 빅데이터 분석에서는 HIRA 빅데이터를 활용하여

보건의료 주요 이슈를 분석하고, 연구 결과를 소개하고자 합니다.

이슈분석에서는 각 분기별로 영ㆍ유아, 청소년, 중ㆍ장년층, 노인을 대상으로

정책적으로 다뤄질 필요가 있는 주제, 국민에게 도움이 되는 질병 정보를 선정하여

분석 결과를 제공합니다. 연구 소개에서는 HIRA 빅데이터를 활용한 연구 결과를 소개하여

보건의료 연구자에게 연구 주제와 설계 등 연구 방향에 대한 정보를 제공합니다.

보건의료

빅데이터

분석

선천성 이상아의 진료 현황

1.

분석배경

•

선천성

이상은

사회경제적

부담이

높고

,

전체

영아

사망의

21.8%

※

_를

_차지함

※ 통계청, 2015년 사망원인 통계연보. 2016

•

보건복지부는

선천성

이상으로

국민건강보험공단에

등록하면

진료비

일부를

경감시켜주는

정책을

추진하고

있으며

,

’

18

년에는

선천성

이상을

조기에

발견하기

위한

신생아

선별검사의

건강보험

적용을

확대할

예정임

•

본

고에서는

생후

1

년

미만인

선천성

이상아의

등록

현황과

진료

현황

등을

분석하여

향후

건강보험적용

확대를

위한

정보를

제공함

2.

분석

방법과

내용

•

자료원과

대상

▶ 건강보험ㆍ의료급여 진료비청구자료 : ’11~’15년 선천성 이상 질환(Q 코드) 대상, 1세 미만 진료인원 ▶ 통계청 인구동향조사 : ’11~’15년 출생아 수

•

선천성

이상아의

진료

인원과

비용

등

의료이용

현황

3.

분석결과

•

2015

년

기준

선천성

이상

관련

진료인원은

약

7

만

5

천명으로

2011

년에

비해

41.9%

증가하였고

,

이는

전체

출생아

중

17.2%

를

차지함

[표 1] 선천성 이상 질환(Q상병)으로 진료받은 환자 분포 연도 출생아수(A) 선천성이상관련진료인원(B) 비중(B/A) 2011년 471,265 53,000 11.2% 2012년 484,550 62,215 12.8% 2013년 436,455 72,499 16.6% 2014년 435,435 70,086 16.1% 2015년 438,420 75,211 17.2%

•

건강보험

등록대상

질환

※

_으로

_인한

_{진료인원은}

_증가하고

_있으며

_,

_이들

_중

_산정특례

등록환자로

전환되는

환자

수도

늘고

있음

※ 선천성 이상 질환 87개 중 산정특례 등록을 통해 진료비 일부를 경감받을 수 있는 30개 질환 ▶ _{건강보험 등록대상 질환 진료인원은 ’11년 4,240명에서 ’15년 4,533명으로 6.9%} 증가하였고, 산정특례 등록 환자 전환 비율은 ’11년 31.9%에서 ’15년 43.5%로 늘어남 [표 2] 건강보험 등록대상 질환 진료인원 및 산정특례 등록 환자 추이 구분 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 건강보험 등록대상 질환 진료인원 (명) 합 계 4,240 4,817 5,855 4,514 4,533 건강보험 4,098 4,711 5,740 4,418 4,450 의료급여 142 106 115 96 83 산정특례 등록환자 (명) 합계 1,353 1,505 2,239 1,744 1,973 건강보험 1,315 1,477 2,211 1,715 1,944 의료급여 38 28 28 29 29 주_건강보험 등록대상 질환으로 청구실적이 있는 환자 기준

•

선천성

이상으로

등록한

건강보험

환자의

질환

(

주상병

기준

)

진료

비용은

2015

년

기준

42

억원으로

전년대비

59%

증가하였고

,

의료급여

환자는

0.8

억으로

전년대비

138%

증가함

[표 3] 등록 환자 진료내역 현황 구분 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 총 진료비 (억원) 건강보험 12.4 13.5 20.6 26.4 42.0 의료급여 0.1 0.1 0.1 0.3 0.8 1인당 평균 진료비용 (원) 건강보험 943,181 910,978 931,239 1,541,627 2,161,264 의료급여 371,946 267,409 392,661 1,126,150 2,686,536 1인당 입ㆍ내원일수 (일) 건강보험 10.7 9.6 8.3 11.9 11.6 의료급여 5.1 4.6 4.0 9.0 15.3

•

등록

환자의

외래

진료

인원은

큰

변화가

없는

반면

,

입원

진료인원은

증가함

[표 4] 등록 환자 입원 및 외래 진료내역 현황(건강보험) 구분 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 진료인원 (명) 입원 82 105 174 213 399 외래 1,308 1,470 2,187 1,693 1,893 1인당 진료비용 (원) 입원 6,440,542 5,267,483 5,710,260 6,988,232 7,227,292 외래 544,464 539,067 487,144 682,455 696,148 1인당 내원일수 (일) 입원 22.2 18.3 15.7 21.7 15.9 외래 9.4 8.3 7.1 9.3 8.6

•

질환별로는

‘순환계통

선천기형’

진료인원이

가장

많고

,

‘염색체이상

선천기형’

,

‘근골격계통

선천기형’

순

임

•

1

인당

진료

비용은

‘담관의

폐쇄

선천기형’이

760

만원

,

‘근골격계

선천기형’이

291

만원

,

‘선천기형’이

210

만원

순임

[그림 3] 선천성 이상 등록 질환별 진료인원 추이(2011-2015) (단위 : 명) 1,000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 근골격계통 담관의폐쇄 방광외반 선천기형 신경계통의 선천기형 염색체이상 치사성 수포성 순환계통 2012 2011 2013 2014 2015

[그림 4] 선천성 이상 등록 질환별 환자 1인당 진료비 추이(2011-2015) 8,000,000 7,000,000 6,000,000 5,000,000 4,000,000 3,000,000 2,000,000 1,000,000 0 근골격계통 담관의폐쇄 선천기형 순환계통 신경계통의 선천기형 염색체이상 방광외반 치사성 수포성

4.

결론

•

보건복지부는

’

01

년부터

선천성

이상아를

포함한

희귀

난치성

질환에

대한

의료비

경감

사업을

수행하였고

,

이로

인해

의료

접근성이

향상됨

2012 2011 2013 2014 2015

임신부의 출산과 신생아 집중치료실 현황

1.

분석

배경

•

고령

산모와

난임

시술

증가

등으로

고위험

분만과

고위험

신생아

출생률이

증가함

•

보건복지부는

’

08

년부터

고위험

산모의

안전한

출산을

지원하고

,

고위험

신생아의

전문적인

치료관리를

위한

신생아

집중

치료센터를

지원함

•

본

고에서는

임신부의

의료이용과

출산

현황

,

치료

인프라

확대로

인한

신생아

집중

치료실

(Neonatal Intensive Care Unit, NICU)

의

변화를

분석함

2.

분석

방법과

내용

•

자료원과

대상

▶ _{통계청 인구동향조사(’00~’15년), 건강보험ㆍ의료급여 진료비청구자료(’08~’15년)} ▶ 대상 : 가임기 여성(15~49세)

•

분석내용

:

임신부의

의료이용과

출생

현황

,

지역별

NICU

현황

등

3.

분석결과

일반 출산 현황

•

가임기

여성

(15-49

세

) 1,000

명당

출생

건수는

감소하는

반면에

초산

연령

,

쌍태아

출생률

,

저체중아

출산률은

증가함

▶ IMF 이후 가임기 여성 1,000명당 출생 건수가 급격히 감소하였고(’00년 46.3건  ’02년 35.7건), ’05년 이후에는 소폭 증가함 ▶ ’15년 초산 연령은 31.2세로 과거 15년 전(’00년)에 비해 3.5세 증가하였고, 쌍태아와 저체중아(1,500g 미만) 출생 건수 또한 각각 2.2배, 2.9배 증가함

[그림 1] 연도별 출산 현황 2 0 1 5 2 0 1 4 2 0 1 3 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 1 0 2 0 0 9 2 0 0 8 2 0 0 7 2 0 0 6 2 0 0 5 2 0 0 4 2 0 0 3 2 0 0 2 2 0 0 1 2 0 0 0 1 9 9 9 1 9 9 8 1 9 9 7 1 9 9 6 1 9 9 5 1 9 9 4 1 9 9 3 60 50 40 30 20 10 0 55.9 1.3 2.4 46.3 8.1 10.7 15.1 17.8 35.7 31.8 35.2 37.0 34.3 31.2 30.1 29.1 27.7 4.2 6.0 6.9

임산부의 의료이용 현황

•

25~29

세

가임기

여성의

출산

비중은

감소하는

반면에

30

대는

증가함

▶ ’08년 출산 여성 중에서 25~29세 비중은 36.7%, 30대는 58.1%였으나, ’15년에는 각각 22.7%, 69.1%임

•

분만

병원의

전문화와

대형화로

의원급

의료기관에서

병원급으로

임신부의

분만

진료가

이동됨

▶ ’08년에 의원과 병원급 의료기관에서 출산한 비중은 각각 46.0%, 36.5%였으나, ’15년에는 37.0%, 48.4%로 역전됨 [그림 2] 연도별 산모의 연령 변화 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2008년 2009년 2010년 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 5.0 5.2 5.4 5.4 5.6 5.4 5.7 6.2 22.7 49.4 19.7 23.2 50.8 17.6 24.6 50.3 16.6 27.2 49.2 15.3 30.0 46.5 15.0 32.0 45.4 14.6 35.6 43.0 13.3 36.7 42.5 12.6 출생률 (가임여성 1,000명당) 초산연령 저체중아 (출생아 1,000건당) 쌍태아 (출생 1,000건당) 20~24세 25~29세 30~34세 35~39세 40~44세

[그림 3] 연도별 출산한 요양기관 종별 분포 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2008년 2009년 2010년 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 5.6 5.8 5.9 5.7 5.8 5.9 6.0 5.9 11.9 36.5 46.0 10.7 38.6 45.0 10.4 39.6 44.1 9.9 41.3 43.0 9.5 43.6 41.1 9.1 45.4 39.5 9.0 47.3 37.7 8.7 48.4 37.0

•

보건복지부의

신생아

집중

치료센터

지원사업

등으로

NICU

병상

수가

확대되어

NICU 1

병상

당

1,500g

미만

저체중아

수는

감소함

▶ _{’15년 NICU 병상 수는 1,682개로 ’12년 이후 증가하였고, 특히, 부산, 강원, 대구, 전북} 지역은 병상 수 확충을 위한 예산 지원으로 NICU 병상 수가 증가함

•

서울과

광주의

NICU 1

병상

당

1,500g

미만

저체중아

수는

0.94, 1.22

로

평균

(1.8

건

)

보다

낮은

반면에

전남과

경북은

8.7, 6.38

로

NICU

병상

수가

적음

1) 신생아 집중 치료 필요 병상 수의 적정량 : 출생아 1,000명당 3.9병상 상급종합병원 종합병원 병원 의원

[표 1] 지역별 저체중아 출산건수와 NICU 병상 수 현황 지역 저체중아출산건수 (출산 1,000건당) NICU 병상수 NICU 병상당 저체중아수 12년 13년 14년 15년 12년 13년 14년 15년 12년 13년 14년 15년 전국 6.27 6.78 6.59 6.92 1,404 1,562 1,654 1,682 2.16 1.90 1.74 1.80 서울 6.09 6.48 6.62 6.49 468 524 566 572 1.22 1.04 0.98 0.94 부산 6.70 7.16 7.18 8.03 122 130 123 131 1.57 1.42 1.53 1.63 대구 7.22 7.45 7.28 8.49 58 72 94 117 2.67 2.00 1.50 1.41 인천 6.77 7.16 7.21 7.41 59 69 69 75 3.19 2.65 2.70 2.52 광주 4.10 6.44 4.40 6.67 48 58 63 68 1.23 1.41 0.89 1.22 대전 5.76 6.53 7.23 6.68 58 61 71 71 1.52 1.51 1.42 1.30 울산 7.40 7.68 6.84 6.48 22 32 32 25 4.09 2.72 2.47 3.04 세종 1.90 11.70 11.16 9.60 - - - -경기 6.22 6.79 6.12 6.77 252 286 301 296 3.08 2.66 2.28 2.59 강원 9.58 7.92 7.97 8.23 47 57 57 57 2.53 1.53 1.49 1.58 충북 6.34 6.52 5.69 6.41 26 26 25 25 3.69 3.42 3.04 3.48 충남 5.09 5.31 7.36 6.34 45 55 55 55 2.31 1.80 2.44 2.15 전북 6.04 7.83 6.11 5.40 37 47 52 52 2.65 2.43 1.67 1.46 전남 5.36 6.62 5.06 5.78 10 7 10 10 9.10 14.57 7.50 8.70 경북 6.82 6.21 7.71 7.44 56 42 26 26 3.00 3.29 6.54 6.38 경남 6.14 7.02 6.62 7.38 73 73 87 79 2.79 2.84 2.26 2.76 제주 5.84 6.19 7.24 6.79 23 23 23 23 1.52 1.43 1.74 1.65 [그림 4] NICU 병상 당 저체중아 출생건수(시도별) 2015년 2012년 2.0~4.0 0.0~2.0 4.0~6.0 6.0~8.0 8.0~10.0

4.

결론

•

신생아

집중

치료실

설치

및

운영

지원

사업으로

신생아

치료

인프라가

확대되고

,

특히

비수도권의

NICU

병상

수

확대가

두드러짐

•

고위험

신생아는

출생

후

즉각적인

치료가

요구되고

,

다른

병원으로

전원하는데

어려움이

있어

병원간

응급

이송

체계

구축과

함께

지역간

균형적인

치료

인프라

구축이

필요함

6세 미만 어린이의 항생제 외래 급여 처방 현황

1.

분석배경

•

정부는

항생제

내성균으로부터

국민의

건강을

보호하기

위한

국가

항생제

내성

관리대책을

발표하였고

(

’

16

년

),

항생제

적정

사용

,

내성균

확산

방지

,

감시체계

강화

등

6

개

분야

, 47

개

세부

추진과제를

제시함

•

항생제의

적정한

사용은

항생제

오ㆍ남용

감소와

함께

3

세대

이상

세팔로스포린계

,

퀴놀론계

항생제

처방률

감소를

가져옴

•

본

고에서는

6

세

미만

어린이의

항생제

외래

급여

처방

현황을

분석하여

항생제의

적정한

사용을

유도하기

위한

정책

근거로

활용하고자

함

2.

분석

방법과

내용

•

대상

:

’

11~

’

15

년

모든

요양기관의

외래

급여

처방

•

자료원

:

진료비청구자료의

급여

의약품

청구내역

•

의약품

사용량

단위

▶ 일일사용량(Defined Daily Dose, DDD) : 주요 적응증에 대해 성인이 복용해야 하는

일일 평균 유지용량 ▶ DDD/1,000명/일 : 인구 1,000명당 1일 사용량

•

분석

내용

:

전체

항생제

처방량과

연령대별

비중

,

항생제

성분별

처방비중

3.

분석결과

•

’

15

년

외래에서

급여로

처방된

전체

연령의

항생제

처방량은

25.1 DDD/1,000

명

/

일로

,

’

11

년

이후

처방량

증가

추세가

둔화됨

▶ _{’15년 전체 연령의 항생제 처방량 중 6세 미만 어린이가 차지하는 비중은 13.4%로} ’11년보다 1.2%p 낮아짐

[그림1] 항생제 전체 연령의 처방량(DDD/1,000명/일)과 연령대별 비중(%) 30 25 20 15 10 5 0 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 23.5% 56.3% 23.5 22.9% 56.9% 22.2% 58.0% 14.6% 14.7% 14.3% 13.5% 13.4% 5.6% 5.5% 5.5% 5.5% 5.4% 24.2 24.2 25.2 25.1 21.7% 21.2% 59.3% 60.0%

•

전체

연령의

항생제

처방량

중에서

amoxicillin

과

enzyme inhibitor

복합제의

처방

비중이

가장

높고

,

그

다음으로

cefaclor, amoxicillin, clarithromycin,

roxithromycin

순임

[표 1] 전체 처방량 중에서 항생제 성분별 비중 (단위 : %) 성분명 계열 ’11년 ’12년 ’13년 ’14년 ’15년 amoxicillin and enzyme inhibitor 페니실린계 25.5 25.6 25.8 26.3 26.4 cefaclor 2세대 세팔로스포린계 14.2 14.6 15.2 15.3 15.3 amoxicillin 페니실린계 14.1 14.1 14.1 13.7 13.0 clarithromycin 마크로라이드계 8.6 8.2 8.4 9.1 9.6 roxithromycin 마크로라이드계 5.7 5.9 5.8 5.9 5.8 doxycycline 테트라싸이클린계 5.2 5.1 5.0 5.0 5.6 levofloxacin 퀴놀론계 3.7 3.9 3.7 3.0 2.5 cefuroxime 2세대 세팔로스포린계 3.0 3.2 3.3 3.6 3.7 ofloxacin 퀴놀론계 3.0 2.7 2.6 2.6 2.5 ciprofloxacin 퀴놀론계 2.4 2.4 2.4 2.2 2.2 cefradine 1세대 세팔로스포린계 2.3 2.1 1.9 1.7 1.7 cefadroxil 1세대 세팔로스포린계 1.5 1.5 1.3 1.2 1.1 ribostamycin 아미노글리코사이드계 1.4 1.2 1.1 0.9 0.8 cefpodoxime 3세대 세팔로스포린계 1.2 1.5 1.6 1.6 1.7 기타 8.3 8.0 7.9 7.9 8.1 0~5세 6~12세 13~17세 18세 이상

•

6

세

미만

어린이의

항생제

처방량

중에서

성분별

비중은

전체

연령과

유사하나

,

cefaclor

보다

amoxicillin

과

clarithromycin

의

비중이

높음

▶ _{특히, 3세대 세팔로스포린계 항생제인 cefpodoxime 비중은 다른 성분보다 낮으나} 점차 높아지고 있으며, ofloxacin, ciprofloxacin 등 퀴놀론계 항생제 비중은 낮음 [그림2] 6세 미만 어린이의 항생제 처방량의 성분별 비중(%) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 44.8 16.2 15.1 7.1 0.14 46.3 17.8 12.9 47.3 19.1 11.8 47.9 19.2 12.2 49.6 17.6 13.2 6.9 6.5 6.0 5.4 4.8 5.0 5.1 5.1

•

2, 3

세대

세팔로스포린계

항생제

(cefaclor, cefpodoxime)

의

처방량은

페니실린보다

낮으나

,

처방량이

증가하는

반면에

퀴놀론

(levofloxacin, ofloxacin, ciprofloxacin)

처방량은

감소함

4.

결론

•

유소아

중이염

진료지침

개발과

급성

중이염

항생제

사용

평가

,

약제급여적정성평가

등으로

전체적인

항생제

처방량의

증가

정도가

둔화되고

,

전체

처방량

중에서

6

세

미만

어린이의

비중도

낮아짐

•

전체

항생제

처방량

중에서

퀴놀론계

항생제

비중은

낮아지는

반면에

2, 3

세대

세팔로스포린계

항생제

비중이

높아지고

있어

,

항생제의

적정한

사용을

위한

노력이

요구됨

기타 cefuroxime cefixime roxithromycin cefdinir azithromycin cefprozil cefpodoxime cefaclor clarithromycin amoxicillin amoxicillin and enzyme inhibitor

2. 연구 소개

항우울제와 NSAIDs 동시 사용에 따른

두개 내 출혈 위험

2)

1.

연구배경

•

우울증

유병률

증가와

이로

인한

자살

증가로

우울증

치료는

보건학적으로

중요하게

다뤄짐

•

항우울제는

우울증

환자를

치료하는

효과적인

치료

약물이나

,

비스테로이드

항염증제

(Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs, NSAIDs)

와

약물

상호작용으로

인해

부정적인

문제가

제기됨

▶ 항우울제인 선택적 세로토닌 재흡수 억제제(Seletive Serotonin Reuptake Inhibitors,

SSRI)를 단독으로 사용한 환자는 상부 위장관 출혈 위험이 2.36배, NSAID와 동시에 사용한 환자는 출혈 위험이 6.33배 증가함

•

본

연구에서는

SSRI

와

NSAIDs

동시

사용이

두개

내

출혈

위험을

증가시키는지를

분석함

2.

연구방법

•

본

연구는

’

09~

’

13

년

건강보험

청구자료를

활용한

후향적

코호트

연구임

•

전년도에

항우울제

처방기록

없이

처음으로

항우울제를

복용하고

,

이전에

뇌혈관

질환으로

진료받은

경험이

없는

환자를

대상으로

함

•

SSRI

단독

사용

환자와

NSAID

병용

사용

환자

그룹은

성향점수를

기준으로

매칭함

.

매칭된

그룹

간에

항우울제

사용

후

30

일

내

두개

내

출혈로

인한

입원

위험을

콕스

비례위험

모형으로

추정함

2) Shin et al., Risk of intracranial haemorrhage in antidepressant users with concurrent use of non-steroidal anti-inflammatory drugs : nationwide propensity score matched study.

3.

연구결과

•

항우울제와

NSAIDs

를

병용

투여한

환자는

항우울제를

단독

사용하는

환자보다

30

일

내에

두개

내

출혈

위험도가

높음

(Hazard ratio=1.6).

다만

,

항우울제

약물

분류

(TCA, SSRI, SNRI)

간

두

개

내

출혈

위험의

유의한

차이는

없음

•

따라서

,

항우울제와

NSAIDs

를

병용

투여시

상부

위장관

출혈뿐만

아니라

두개

내

출혈에

특별한

주의가

요구됨

[표 1] 항우울제 단독과 NSAIDs 병용 여부에 따른 두개 내 출혈 위험도

Antidepressants only Antidepressants + NSAIDs Hazard ratio Subgroup _{person years}Sum of _{of Events}No. _{person years}Sum of _{of Events}No. Adjusted P value

Overall 106.858 169 99,978 573 1.6 0.001 Antidepressant exposure TCA 37,803 57 53,017 307 1.7 _0.77 0.77 The rest 69,055 112 46,961 266 1.6 SSRI 27,165 35 12,002 82 1.4 _0.678 0.678 The rest 79,693 134 87,977 491 1.5 SNRI 3,255 14 2,715 12 0.4 _0.19 0.19 The rest 103,603 155 97,264 561 1.5

투석 환자의

주요 심혈관 사건 발생 위험

3)

1.

연구배경

•

심혈관질환은

말기신부전

환자에

있어

사망률과

이환율의

주요

원인이며

,

투석

환자들은

일반

인구집단에

비해

심혈관질환

발생

위험이

약

10~20

배

정도

높음

•

일부

연구에서

투석

환자의

심혈관질환

발생을

보고하였으나

,

국가

수준의

자료를

활용한

연구는

보고된

바가

없음

•

본

연구에서는

국가

수준의

건강보험청구자료를

사용하여

투석

방법

간에

주요

심뇌혈관질환

(major adverse cardiac and cerebrovascular events, MACCE)

발생

위험을

분석함

2.

연구방법

•

’

05~

’

08

년에

혈액

투석

(22,892

명

)

과

복막

투석

(7,387

명

)

을

시작한

환자를

대상

으로

함

•

환자의

투석

시점을

기준으로

21.5

개월

(

중앙값

)

추적하고

,

콕스의

비례

위험

모형을

적용하여

심부정맥

및

뇌혈관

질환

발생

위험을

분석함

3.

연구결과

•

투석

환자를

2009

년

12

월까지

추적한

결과

, 1,000

환자

-

연

(patient-year)

당

MACCE

는

182, MACE 138,

모든

원인

사망

116,

비치명적

급성

심근경색증

18,

표적

혈관

재시술

(Target Vessel Revascularization, TVR) 17,

비치명적

뇌졸중

60

명이

발생함

•

투석

방법

간에

MACCE

발생

위험

정도를

분석한

결과

,

혈액

투석

환자는

복막

투석

환자에

비해

MACCE

발생

위험이

낮음

•

하위

그룹

분석

결과

,

복막

투석

환자는

모든

원인

사망률

,

급성

심근경색증

발생률

,

TVR

이

혈액

투석

환자에

비해

유의하게

높았고

,

혈액

투석

환자는

출혈성

뇌졸중

발생

위험이

증가함

3) Kim et al., Risk of major cardiovascular events among incident dialysis patients : A Korean

•

따라서

,

말기신부전

환자

치료시

심혈관질환

발생

위험을

유형화하여

환자에

따른

맞춤형

치료를

제공할

필요가

있음

[그림1] MACCE 및 개별 부작용에 대한 상대 위험도: Event-free survival Cox model

MACCE

PD better HP better HR(95%CI)

1.11(1.07-1.15) 0.001 0.001 0.001 0.001 0.004 0.003 0.802 0.679 0.082 0.003 1.19(1.15-1.24) 1.23(1.18-1.28) 1.28(1.15-1.43) 1.19(1.06-1.33) 1.20(1.06-1.35) 0.95(0.64-1.42) 1.01(0.95-1.08) 1.06(0.99-1.14) 0.81(0.70-0.93) P-values MACCE MACE All-cause mortality Non-fatal AMI TVR PCI CABG Non-fatal stroke Non-fatal ischemic stroke non-fatal hemorrhagic stroke 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6