HIRA 빅데이터 브리프 제1권4호

I R A

_빅

데

이

터

_브

리

프

– _제 4 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

제 4 호

-06

보건의료 빅데이터 동향

창업 트렌드와 빅데이터를 활용한 창업지원

_8

빅데이터를 활용한 창업 아이디어 수상 사례

_18

22

보건의료 빅데이터 분석

1. 이슈 분석

_24 노인 난청 환자의 정신질환 진료현황 _24 투석 방법에 따른 우울증 발생률 _27 노인에서 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용을 일으키는 약물 사용 실태 _29

2. 연구 소개

_32 노인 환자의 고관절 골절 후 항골다공증 치료제 사용 _32 노인의 벤조다이아제핀 약물 처방 동향 _35 만성폐쇄성폐질환의 적절한 관리 평가 _38

40

의료정보 종합 모니터링

1. 보건 의료 동향

_42

2. 건강보험 진료동향

_45

54

부록

건강보험심사평가원에서는

「

HIRA

빅데이터

브리프

(

이하

브리프

)

」

4

호를

발간하였습니다

.

브리프는

보건의료

빅데이터

동향

,

보건의료

빅데이터

분석

,

의료정보

종합

모니터링으로

구성됩니다

.

보건의료

빅데이터

동향에서는

창업

트렌드와

빅데이터를

활용한

창업

지원

,

빅데이터를

활용한

창업

아이디어

수상

사례에

대한

내용을

다루었습니다

.

보건의료

빅데이터

분석

에서는

노인

관련

이슈를

선정하여

분석한

결과를

수록하였습니다

.

이번

호의

분석

주제는

노인

난청

환자의

정신질환

진료현황

,

투석

방법에

따른

우울증

발생률

,

노인에게

위해가

될

수

있는

약물

상호

작용을

일으키는

약물

사용

실태입니다

.

연구

소개에서는

건강보험심사평가원

빅데이터를

활용한

연구

결과인

노인

환자의

고관절

골절

후

항골다공증

치료제

사용

,

노인의

벤조다이아제핀

약물

처방

동향

,

만성폐쇄성폐질환의

적절한

관리

평가를

소개하였습니다

.

의료정보 종합 모니터링

에서는

2017

년

3

분기

보건

의료

동향과

건강보험

진료비

동향을

다루었습니다

.

브리프에

수록된

분석

결과들이

보건의료

정책

개발과

연구

아이디어

발굴에

유용한

자료로

활용되기를

기대합니다

.

아울러

,

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

.

머리말

창업 트렌드와 빅데이터를 활용한 창업지원

_ 8

빅데이터를 활용한 창업 아이디어 수상 사례

_ 18

Ⅰ

보건의료 빅데이터 동향에서는

빅데이터 관련 기술 개발, 활용 등의 최신 현황을 소개합니다.

이번 호에서는 빅데이터를 활용한 창업지원 동향과

보건의료 빅데이터를 활용하여 창업 사례를 다루었습니다.

보건의료

빅데이터

동향

창업 트렌드와 빅데이터를 활용한 창업지원

1)

1.

들어가는

말

•

주요

국가들은

’

09

년

글로벌

금융위기

이후

세계적인

경기침체의

장기화에

따른

새로운

생존전략으로

창업

(start-up)

에

주목하고

스타트업

생태계

형성

지원을

확대함

▶ 미국은 ’11년부터 스타트업 아메리카(Start-up America)를 국가 비전으로 제시하고 기업의 상생과 창업 생태계 조성을 위해 적극적으로 노력 중임 ▶ 유럽연합(EU)는 ’16년에 기존 스타트업 지원정책을 개선한 스타트업 증진계획(Start-up and Scale-up Initiative)을 발표하고, 세계 기업 시장에서 유럽의 혁신적인 기업가들의 주도적 역할 확대를 강조함 ▶ 중국은 ’15년 정부공작보고(政府工作报告)에서 대중창업, 만민혁신(大众创业, 万 众创新) 경제발전 방침을 제기한 후 중국 전역으로 창업 열풍이 확산되었고, 중국 정부는 新성장 동력으로 ‘창업을 통한 혁신’을 강조함 ▶ 우리나라는 ’13년 일자리 중심의 창조경제 실현을 위한 국정 과제로 창업벤처 활성화를 통한 일자리 창출을 제시함. 이번 정부는 건강한 창업 생태계 조성 지원 방안을 통해 벤처 창업 활성화를 위해 3년 동안 80조원을 투자할 예정임

•

주요

국가들이

창업에

주목하는

이유는

창업의

일자리

창출

효과와

함께

새로운

성장동력의

원천으로서

경제

성장에

기여가

크기

때문임

▶ Global Startup Survey Report(GSER) 2015에 따르면, 글로벌 상위 20대 기술기반 스타트업 생태계들은 경제적 가치 등에서 주요 국가의 경제 규모에 비견될 만큼 큰 규모임 ▶ 상위 20대 글로벌 기술기반 스타트업 생태계의 경제적 가치는 총 6,581.5억 달러로 추정되며, 2015년 대만의 GDP(5,230억 달러)보다 크고 한국(1조 3,775억 달러)의 약 1/2에 해당됨 ▶ 특히, 실리콘벨리가 2,935억 달러로 전체의 약 44.6%를 차지하며, 절대적 위상을 차지하고 있음 [표 1] US 상장 시가 총액 상위 10 및 IT분야 상위 10 (단위: 억 달러) 출처: [2] 2017년 1월** 2016** 순위 업체명 시가총액 순위 업체명 시가총액 1 Apple 6.412 1 Apple 6.176 2 Alphabet 5.689 2 Alphabet 5.391 3 Microsoft 5.235 3 Microsoft 4.832

4 Berkshire Hathaway 4.036 4 Amazon.com 3.563

5 Amazon.com 3.955 5 Facebook 3.316

6 Facebook 3.792 6 Tencent 2.295

7 Exxon Mobil Corporation 3.542 7 Alibaba 2.195

8 Johnson & Johnson 3.127 8 삼성전자 2.066

9 JPMorgan Chase & co. 3.117 9 Intel 1.719

10 Wells Fargo & co 2.813 10 IBM

자료_*이베스트 투자 증권, **S&P Capital IQ IITP

스타트업(Startup)의정의

•

설립된지얼마되지않은신생기업으로혁신적인기술과아이디어를보유한창업기업 ▶ 1990년대 말 미국의 IT버블 과정에서 생겨난 기술기반의 벤처기업을 의미하였으나, 최근에는 새로운 비즈니스 모델이나 아이디어를 기반으로 한 소규모 신생기업의 의미로 확장되어 사용됨 출처: 한경 경제용어사전, [8] 1) 이 원고는 한국정보화진흥원의 김배현 수석연구원이 작성함

2.

스타트업

전성

시대

1) 글로벌 스타트업 현황

•

Global Entrepreneurship Monitor

의

초기

단계

기업

활동지수

(TEA: Total

early-stage Entrepreneurial Activity)*

에

따르면

,

세계

주요국에서

초기

단계

기업

활동지수가

확대되는

등

스타트업

창업

활동이

증가하는

추세임

* 18∼64세의경제활동인구중, 창업한기간이짧거나창업단계에있는인구비중

•

미국은

’

08

년

글로벌

금융

위기

이후

’

10

년

TEA

가

7.6%

에

불과했으나

,

’

11

년

12.3%,

’

13

년

12.7%

에

이어

,

’

14

년

13.8%,

’

15

년

6.9%,

’

16

년

8.8%

를

기록함

•

영국은

’

07

년

5.4%

를

기록한

이후

,

’

10

년

6.4%, 2012

년

9.0%

로

증가하였고

,

’

14

년

10.6%,

’

15

년

6.9%,

’

16

년

8.8%

로

다시

증가함

•

이스라엘은

’

10

년

5.0%

에서

’

16

년

11.3%

로

꾸준히

증가

추세이며

,

중국은

’

11

년

24%

로

높은

창업활동을

보였고

,

이후

평균

10%

를

유지

중임

•

우리나라는

’

10

년

6.6%

로

저점을

기록한

뒤에

’

13

년부터

상승하여

’

15

년

9.25%

로

증가하였다가

’

16

년

6.69%

로

하락함

[그림 2]주요국의 초기 단계 기업 활동 지수 추이 출처: [2] 30 25 20 15 10 5 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ■ ■ ● ● ● ✚ ● ● ● ● ■ ■ ■ ■ ✽ ✽ ▲ ✽ ▲ ▲ ✽ ▲ ▲ ✽ ▲ ✚ ✽ ✽ ✚  ✚ ✚ ✚ ✚    ▲  

자료_Global Entrepreneurship Monitor 2016/2017, IITP 재작성

•

’

08

년

금융

위기

이후

글로벌

ICT

산업을

이끌고

있는

것은

구글

,

페이스북

,

알리바바

등

스타트업에서

시작한

기업들이

다수를

차지함

▶

미국 상장 Top 10 내 3개 기업은 스타트업에서 빠르게 성장한 기업이며, IT 분야 TOP 10내 5개 기업도 구글, 아마존, 페이스북, 텐센트, 알리바바 등 스타트업에서 출발하여 ICT 산업을 주도하고 있는 대표 기업임 ▶

국내도 네이버(NHN), 다음카카오 등이 스타트업으로 출발하였으며, 국내 대표 IT기업으로 빠르게 성장함 ■ ✽ ▲ ✚  중국 한국 대만 영국 미국 이스라엘

2) 글로벌 벤처캐피탈(VC) 투자 동향

•

’

16

년

전세계

VC

투자는

’

15

년

대비

약화되었으나

,

거래

건수

및

투자금액은

높은

추세이며

,

안정적

투자로

변화

중임

▶

다국적 컨설팅 회사인 KPMG는 ’16년 글로벌 VC 투자를 ’15년 17,992건 대비 24% 감소한 13,665건, 총 투자액은 1,274억 달러(’15년 1,406억 달러)로 추정함

•

북미지역은

’

16

년

감소세를

보였지만

,

투자액은

720

억불로

세계

VC

투자의

56.7%

를

차지하며

,

실리콘

밸리를

기반으로

지난

5

년간

(

’

12

년

~

’

16

년

)

기술기반

스타트업

전체

거래의

65%

를

차지하는

등

투자를

선도함

▶

’11년 이후 VC의 기술 기반 기업에 대한 투자는 계속 증가하여 ’16년 전체 투자의 76%를 차지하고 교통, 헬스케어, AI, VR, 핀테크 분야에 높은 투자가 이루어짐

•

우리나라

신규

벤처

투자액은

’

15

년

2

조

858

억원에서

’

16

년

2

조

1,503

억원으로

3.1%

증가하고

,

신규

벤처

펀드도

’

15

년

2

조

7,146

억원에서

’

16

년

3

조

1,998

억원으로

17.9%

증가함

▶ ’17년 현재 쿠팡과 옐로우 모바일만이 유니콘 기업에 이름을 올리고 있으며, ’14년 이후 글로벌 시장에서 많은 유니콘 기업이 탄생한 것과는 반대로 국내에서는 새롭게 유니콘 기업으로 성장된 기업은 없으며, 스타트업의 기업 가치는 아직 낮은 수준임

•

미국

,

유럽

등

글로벌

주요

시장의

투자

분야를

살펴보면

,

교통

(

차량

공유

등

),

핀테크

,

헬스케어

분야의

높은

투자가

이뤄지는

반면

국내는

배달

,

숙박

등의

O2O

서비스

분야의

투자가

높은

수준임

3. 4

차

사업혁명

시대의

빅데이터

빅데이터정의

•

빅데이터란인터넷, 모바일기기, 센서등에서수집되어통상적으로저장·처리할수있는한계를 넘어선방대한양의데이터를이르는용어로, 데이터양(Volume), 생성속도(velocity), 다양한 종류(Variability)라는특징을갖음 다양성(variety) 크기(volume) 속도(velocity) MB, GB 단위규모 유통활용주기 수시간~수주 고객 신상 데이터 매출 데이터 재고 데이터 회계 데이터 등 TB, PB, EB, 단위 분, 초, 단위 유통 활용

 

_{ }







정형 데이터 비정형 데이터 동영상 음악 메시지 소셜 미디어 위치정보 게시물 ▶ 빅데이터 분석을 통해 새로운 가치를 찾아내고 다양한 분야의 데이터간 융합을 통해 산업의 경쟁력 강화, 신규 서비스 창출 등 새로운 경쟁 원천임

•

4

차

산업혁명을

견인하는

인공지능

기술은

데이터를

기반으로

하는

기계학습

(Machine

learning)

을

통해

성능이

향상되기

때문에

각국

산업계와

정부는

데이터를

필수

자산으로

인식함

•

4

차

산업혁명으로

기업

기능의

수직적

분해가

확대되는

등

산업구조의

근본적

변화를

가져올

것으로

예상됨

▶ 디지털 혁신으로 R&D를 포함한 대부분의 기업 기능을 외부에서 수혈할 수 있게 됨. 이를 통해 개방형 혁신(Open Innovation)으로 대변되는 대기업과 스타트업 간 협업이 확대되는 등 기업 기능의 수직적 분해가 확대되어 전 세계적으로 스타트업의 출현이 가속화됨 세계대형은행과스타트업의핀테크혁신협업사례

•

마케팅부터고객응대, 신용평가, 대출실행, 상환프로세스관리에이르기까지모든것을은행이 담당하던과거의금융은현재분해되어마케팅은카드리틱스(Cardlytics), 고객응대는 IBM

왓슨(IBM Watson), 투자분석기능은켄쇼(Kensho)가담당함

•

이렇게제조, 마케팅등특정기능의전문성을기반으로하는 기업이기존 산업을혁신하는 사례가증가할것으로예상됨

1) 빅데이터 해외 정책동향

•

미국

, EU,

일본

등

세계

주요국들은

데이터

중요성을

인식하고

데이터

주도

경제로

전환하기

위한

국가

차원의

전략을

추진

중임

▶ 미국은 빅데이터 연구개발 전략(’16년), 국가과학재단(NSF), 빅데이터(’15년) 허브 구축, 빅데이터 Spoke 계획(’15년), 데이터주도 혁신(DDI: Data-Driven Innovation) 전략(’13년)을 마련하여 주요 R&D 지원과 데이터 활용 촉진 등 정책을 추진함 ▶ EU는 빅데이터 가치 PPP(’15년), 데이터주도 경제전략(’14년), 24만 데이터셋 오픈데이터 공개(’15년) 등 데이터 경제 생태계 마련을 통한 경쟁력 확보를 추진함 ▶ 일본은 데이터 중심 사회 실현(’14년), 4차 산업혁명 주도전략(’16년), 개인정보보호법 개정(‘15년) 등을 통해 데이터 유통 및 ICT 융합 활성화 등을 추진함 ▶ 중국은 빅데이터 산업 발전계획(’16년), 데이터 거래소 설립(’15년), 빅데이터의 발전 촉진에 관한 행동 강요(’15년) 등 정부주도, 탈 외산 빅데이터 산업 육성을 추진함

2) 빅데이터 시장 동향

•

세계

빅데이터

시장은

’

17

년

1,508

억

달러에서

’

20

년

2,100

억

달러로

연평균

11.9%

성장할

것으로

전망됨

▶ ’17년 뱅킹, 조립제조, 공정제조, 연방/중앙정부, 전문 서비스 분야에 총 724억 달러를 투자 할 것으로 전망되며, ’20년에는 1,015억 달러 규모에 이를 것으로 예상됨 ▶ 산업별로는 뱅킹 부문(연평균 13.3%)이 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상되며, 헬스케어, 보험, 증권과 자본투자중개업, 통신 부문으로 연평균 12.8% 성장할 것으로 예상됨

•

우리나라

빅데이터

시장은

’

16

년

3,440

억원

규모의

시장을

형성하며

,

전년

(

’

15

년

2,623

억원

)

대비

30%

이상

高성장세를

유지할

것으로

전망됨

▶ 영역별로는 스토리지 시장이 26.5%로 가장 높은 비중을 차지하였고, 소프트웨어 23.5%, 서버 21.4%, 서비스 20.8%, 네트워크 7.8% 순임

4.

새로운

자본재

,

데이터

인프라

•

우리나라는

초고속

인터넷과

스마트폰

보급률

,

전자정부와

같은

공공

인프라

등

데이터

축적을

위한

우수한

인프라를

보유하고

있지만

,

이에

대한

활용은

부족한

실정임

▶ 양질의 공공 데이터 부족, 데이터 거래 시장 미형성에 따른 데이터 부익부 빈익빈 현상, 개인정보에 대한 포괄적이고 모호한 규제 환경이 데이터 활용이 부족한 이유임

1) 공공 데이터

•

세계

각국은

교육·법률·국방·의료

등

민간에서

접근하기

힘든

다양한

정보를

오랜

기간

축적된

공공

데이터

개방을

통해

혁신을

추진

중임

▶ 영국은 빅데이터를 미래의 핵심 국가 인프라로 정의하고, 2010년부터 3단계에 걸친 공공 데이터 확대 전략을 추진 중임 ▶ 미국은 오바마 정부에서 강력한 창업 육성 정책인 스타트업 아메리카 계획(Startup America Initiative)의 핵심으로서 공공 데이터 개방과 활용을 적극적으로 추진함

•

우리나라도

공공

데이터

포털

(data.go.kr)

과

중앙부처·지자체가

운영하고

있는

데이터

포털

(50

여개

)

을

통해

공공

데이터

개방을

지속적으로

확대

중임

▶ 그러나, 부가가치가 높은 정보의 다양성이 아직 부족하고 제공 기관마다 포맷이 상이하여 전처리에 상당한 비용이 발생함. 또한 공개된 데이터의 약 25%는 HWP, PDF 등 기계로 판독할 수 없는 형태이며, 활용이 쉬운 LOD(Linked open data) 형태의 데이터는 0.2% 수준에 불과함

2) 데이터 유통·거래

•

미국은

정부

,

온라인

,

민간

기업

등

다양한

출처에서

수집한

데이터를

가공하여

판매하는

데이터

브로커들이

마케팅이나

부동산

등의

특정

영역별로

전문화되어

발달됨

※미국의데이터브로커업체수는약 650개, 연매출규모는 1,560억달러(약 184조원)로추정 ▶ 또한, BDEX 등 다수의 참여자가 데이터를 거래할 수 있는 데이터 마켓플레이스 형태의 시장이 발달됨

•

중국은

’

14

년부터

지방정부가

참여한

7

개의

빅데이터

거래소를

개설하여

민간

데이터

거래를

활성화함

▶ 빅데이터 분석 전문업체가 가공한 정부의 공공 데이터뿐 아니라 거래소에 참여한 민간 기업들이 공급한 데이터가 증권과 유사한 형태로 거래됨

▶ 지방정부의 7개 거래소의 운영 경험을 바탕으로 ’18년까지 국가 단위의 통합 데이터 거래소를 설립하여 양질의 데이터를 혁신의 자본으로 육성할 계획임

•

우리나라는

현재

빅데이터허브

(SKT), API

스토어

(KTH),

데이터

스토어

(

한국데이터진흥원

)

등이

존재하지만

,

거래는

미미한

상황임

•

스타트업은

자체적으로

데이터를

수집하거나

데이터

보유

기업과

연계없이

양질의

데이터에

접근하기에는

한계가

있음

▶ 따라서 민간 데이터 유통을 통해 스타트업이 데이터를 확보할 수 있는 유통시장 활성화가 필요함

3) 데이터와 개인정보보호

•

개인정보는

엄격한

보호의

대상이나

여러

국가에서는

적절한

조치를

취해

개인

식별이

불가능한

비식별

개인정보를

규제하지

않는

법적

근거를

마련하여

개인정보의

보호와

활용을

함께

추구함

•

미국의

개인정보보호

법제는

기본법

(

개인정보보호법

)

없이

산업

분야나

사안에

따라

개별법을

마련하고

공공ㆍ민간

부문

체계를

분리하여

운영함

▶ 미국에서 개인정보 비식별화 원칙은 현재 입법 추진 중인 소비자 프라이버시 권리장전(Consumer Privacy Bill of Rights, CPBR) 개정을 통해 명확하게 정의될 예정임 ▶ 비식별화 관련 지침으로는 미 연방거래위원회(FTC)가 ’12년 3월 발표한 개인정보의 비식별화 가이드라인이 존재함 ※ 이가이드라인은비식별화해야하는데이터의범위와관련하여, 개인정보뿐만아니라개인이 사용하는각종디바이스도식별가능성을최소화하도록관련업계의자율적인대책을촉구하고 재식별가능성에대해서도각별히주의할것을권고함

▶ 의료분야의 경우, HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)에서 비식별 개인정보는 규제의 대상에서 제외할 수 있도록 규정함

•

EU

는

「개인

정보의

처리와

자유로운

이동에

관한

개인정보보호

지침」을

채택하여

,

EU

회원국에

대해

개별

법률의

제·개정을

강제

(1995. 10. 24.)

▶ ’15년 12월 합의된 일반정보보호규정(General Data Protection Regulation, GDPR)을 통해 가명화를 통한 개인정보의 비식별화 조치를 조건으로 데이터를 수집 및 이용 가능하도록 규정함 ※ 가명화는특정개인에게연결되지않을것을조건으로하며, 재식별화가가능한만큼개인정보로 취급되지만기술적·관리적방법을통해특정목적을위해활용할수있도록허용함 ▶ 개인정보 비식별화에 대한 일반적인 원칙은 GDPR을 통해 제시되고 있지만, 구체적인 비식별화 지침은 회원국별 가이드라인을 통해 제시됨

•

일본은

민간부문의

개인정보보호에

관한

법률로

「개인정보

보호에

관한

법률」이

있으나

기본법적

성격이

있음

▶ 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위한 빅데이터 산업 활성화를 목적으로 ’15년 「개인정보보호에 관한 법률」 개정을 통해 비식별화된 데이터를 익명 가공정보로 정의하고 정보 주체의 동의없이 활용할 수 있도록 허용함

•

우리나라

개인정보

관련

법제는

민간과

공공

전반에

걸쳐

적용되는

일반

법인

개인정보보호법과

산업별

특정

분야에서

적용되는

정보통신망법

,

신용정보보호법

,

의료법

등의

개별

법으로

구성됨

개인정보보호 관련 국내 법제현황 • 전자정부법 • 공공기록물 관리에 관한 법률 • 주민등록법 • 민원 사무 처리에 관한 법률 • 공공기관의 정보공개에 관한 법률 • 국가정보화 기본법 정보통신 • 정보통신망 이용 촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 • 위치정보보호법 • 전기통신사업법 • 통신비밀보호법 • 정보통신기반보호법 상거래 • 전자문서 및 전자 거래 기본법 • 전자상거래등에서의 소비자 보호에 관한 법률 • 전자서명법 • 산업기술의 유출 방지 및 보호에 관한 법률 금융·신용 • 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 • 금융실명거래 및 비밀 보장에 관한 법률 • 전자금융 거래법 • 특정 금융거래 정보의 보고 및 이용등에 관한 법률 보건·의료 • 의료법 • 국민건강보호법 • 후천성면역결핍증 예방법 • 감염병의 예방 및 관리에 관한 법률 • 응급의료에 관한 법률 개인정보보호법(일반법) 공공 민간 ▶ 복합적으로 구성된 개인정보 관련 법체계로 인해 융복합형 스타트업은 높은 법적 리스크 뿐만 아니라 규제 간 상충되는 경우가 있어 혼란을 야기시킴 ▶ 개인정보에 대한 포괄적 정의와 강력한 사전 동의 규제는 다양한 데이터 간 매쉬업을 통한 가치 창출과 이를 위한 데이터 거래 자체가 어려워 빅데이터 시장 활성화 및 스타트업들의 데이터 기반의 혁신 서비스 개발을 저해하는 중요한 요인이 될 수 있음

•

우리나라에서도

빅데이터

산업을

활성화하기

위한

업계의

지속적인

요구로

2016

년

6

월

관계부처

합동으로

개인정보

비식별

조치

가이드라인이

공개됨

▶ 그러나 법적 효력이 없는 참고자료로 기업들의 빅데이터 활용에는 여전히 법적 리스크가 존재함

5.

결언

•

4

차

산업혁명

시대의

도래로

전

세계적으로

스타트업

활동이

활발하게

일어나고

새로운

시장을

선도할

혁신적인

스타트업도

지속적으로

출현될

것으로

예상됨

▶ 이에 따라 데이터는 4차 산업혁명 시대와 창업 생태계에서 새로운 자본재로서 중요한 역할을 함

•

데이터를

활용한

혁신

스타트업을

육성하기

위해서는

공공과

민간

영역에서

양질의

데이터에

대한

접근성

확대가

필요함

▶ 공공 데이터는 스타트업들이 쉽게 접근할 수 있는 데이터로, 데이터 품질관리를 통해 활용성을 높이는 방안이 요구됨 ▶ 이를 위해 영국의 ‘5 Stars of Openness 원칙’과 같이 데이터 수요자(스타트업)가 활용도를 평가하는 데이터 관리 체계 도입이 필요함 ▶ 또한, 민간 데이터의 경우 스타트업이 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 데이터 거래소 도입이 필요함 ▶ 상품성을 높인 공공 데이터와 민간 기업이 데이터를 상품화하여 거래할 수 있도록 다양한 업체가 참여하는 운영 모델 마련과 생태계 조성이 필요함

•

비식별

정보의

활용에

대한

필요성을

인식하고

데이터

활용과

개인정보

보호의

균형적인

조화를

이룰

수

있도록

관련

법제도

개선이

필요함

▶ 비식별 정보에 대해 사전 동의없이 적절한 기술적·관리적 조치를 취하면 활용할 수 있게 하고 정보 주체가 원하지 않은 경우에 활용을 제한할 수 있는 방안 등을 고려함 ▶ 법 개정을 통해 비식별 정보의 정의, 기준을 명확히하여 합법적으로 비식별 정보를 거래할 수 있는 방안 등을 고려함 참고자료 [1] 4차산업혁명을주도하기위한스타트업코리아!, 아산나눔재단·구글캠퍼스서울, 2017년 7월 13일 [2] 국내외스타트업투자현황및시사점, 과학기술&ICT정책·기술동향정보통신기술진흥센터, ICT SPOT ISSUE(2017-3호) [3] 빅데이터산업의부상및시사점, 산업은행, 2016. 10.

[4] 올해세계빅데이터및분석시장 1,500억달러넘어설전망, IDC-Press Release, April 17, 2017

[5] 2016년빅데이터시장현황조사보고서, 빅데이터기획보고서 4호, 한국정보화진흥원

[6] 개인정보보호법제로인한빅데이터활용한계사례조사·분석, 한국정보화진흥원 2015. 12.

[7] 개인정보비식별화관련해외현황및사례, 개인정보보호핫이슈심층분석보고서, 2016년 5월,

한국인터넷진흥원

빅데이터를 활용한 창업 아이디어 수상 사례

1.

들어가는

말

•

건강보험심사평가원에서는

민간

산업계

발전과

보건의료분야

창업

및

일자리

생태계

조성을

위해

보건의료빅데이터를

활용한

창업아이디어

공모전을

’

15

년부터

매년

개최함

※’15년 28팀공모’16년 108팀공모’17년 101팀공모

•

창업

아이디어

공모전은

누구나

참여할

수

있으며

,

건강보험심사평가원은

최종

수상작에게

데이터

셋

및

창업인프라를

제공함

2.

창업

아이디어

수상

사례

1) iBright

1)

▨ 아이디어 제안 배경

•

칫솔의

역사는

긴데

반해

칫솔

자체에

대한

기술적

발전은

더딘

수준임

•

한국은

세계

최고속도의

고령화

국가이고

,

이에

따른

구강질환

관련

문제가

다수

발생함

▶ 매년 임플란트 환자가 50만명에 이르며, 대한민국 성인 중에서 70%가 구강 질환을 앓고 있다는 조사결과를 감안하면 기존 칫솔 또는 전동 칫솔의 개선이 요구됨

•

구강

건강은

전신건강과

밀접한

연관이

있어

심혈관계

질환

,

당뇨병

,

염증성

질환

등과

동반

상승

또는

동반

악화

작용을

함

▶ 구강 건강 관리에 필수적인 칫솔질은 최선의 예방책이며, 태어나서 삶의 마지막까지 매일 반복하는 행위라는 점에서, 건강관리에 있어 역할 및 중요성이 재조명될 필요가 있음

▨ 서비스 내용

•

보건의료

빅데이터를

활용한

iBright

서비스는

사용자의

구강

건강

상태

정보를

활용하여

미래

시점에

본인에게

발생할

수

있는

질병

발병

위험도를

알려주는

서비스임

1) 이 원고는 iBright의 차희찬 대표가 작성함

•

구강

건강

관련

정보

외에

다양한

건강

관련

정보를

수집하여

질병발병

예측의

정확성을

높임

•

사용자는

평생에

걸쳐

본인의

구강

건강

정보

외에

iBright

를

통해

수집된

다양한

건강

정보를

활용하여

생활습관

및

향후

발병

가능

질병을

예측하여

적극적인

건강

관리가

가능함

보건의료빅데이터와 loT의 접목 iBright 보건의료_빅데이터 Collaboration 국민 구강 건강 관리 및 스마트 헬스케어산업 주도

▨ 서비스 개발 진행 상황 및 향후 계획

•

치은염

,

치주염

,

충치와

같은

구강

건강

관련

질환이

개인의

평생

건강에

미치는

영향을

분석

중이며

,

사용자의

건강상태에

대한

직ㆍ간접적인

측정이

가능한

하드웨어

개발을

진행

중임

보건의료빅데이터와 loT의 접목을 통한 국민구강관리 건강상태 관찰 loT 전동칫솔 ‘iBright’로 구강 건강 상태를 관찰 보건의료빅데이터를 활용해서 구강 건강 상태의 전신건강 영향 파악 및 미래 질병 발병 가능성 수치화 사용자 및 주치의에게 종합 건강정보 제공, 국민 구강건강 증진 질병발병 가능성 예측 건강정보 제공_{구강건강 증진}

•

제품

개발

이후

확산을

위해

보건복지부

의료기기지원센터의

상담을

통해

보험

적용

등

여러

확산

방법을

검토

중임

2) VIVA

2)

▨ 아이디어 제안 배경

•

소비자에게

최적의

병원을

알려주는

“착한의사”

어플리케이션은

병원

O2O

플랫폼

서비스로

개발됨

•

단순히

소비자에게

최적의

병원을

알려주는

것이

아니라

,

소비자와

병원을

효율적으로

이어주고

,

이해관계자

모두에게

효익을

제공하여

건강한

의료

생태계

신장을

지원함

▨ 서비스 내용

•

“착한의사”

어플리케이션은

병원

검색

서비스로

,

병원

위치

정보뿐만

아니라

빅데이터

및

기계

학습

알고리즘을

통해

소비자에게

최적의

병원을

안내함

▶ 가족 및 지인의 소개 혹은 가까운 병원을 검색하는 등 단순한 병원 방문 행태에서 아픈 부위를 가장 잘 치료하는 병원을 찾아 방문하는 스마트한 병원 방문 행태로 전환되도록 지원함 ▶ 또한 기계학습 알고리즘을 통해 소비자가 자주 찾는 병원(진료과목), 부위 및 질환 등을 학습하여 소비자가 최적의 병원을 간편하고 편리하게 검색하도록 함

•

“착한의사”

어플리케이션은

병원

예약

서비스로

가맹

병원에게

착한

CRM

프로그램을

무상으로

제공을

하여

소비자가

실시간으로

병원을

예약하고

방문할

수

있도록

원터치

예약

서비스를

제공함

▶ 사용자 주변 병원의 대기시간을 실시간으로 보여줌으로서 대기시간이 짧은 병원을 소비자가 손쉽게 방문할 수 있게 함

•

“착한의사”

어플리케이션은

맞춤형

건강

정보를

제공함

.

병원

검색에서

기록된

소비자의

방문

내역과

관심있는

(

혹은

관심없는

)

정보

학습을

통해

VIVA

가

보유한

자체

추천

시스템에

기반하여

소비자에게

맞춤형

건강정보만을

제공함

2) 이 원고는 VIVA의 박한 대표가 작성함

▨ 서비스 개발 진행 상황 및 향후 계획

•

’

17

년

10

월에

1

차

베타

테스트

서비스를

준비

중이며

, 2

차례

걸친

추가

베타

테스트

서비스를

끝으로

12

월에

최종적으로

구글스토어에

출시할

예정임

•

’

17

년

연세대학교

주관

해외창업경진대회에

선정되어

12

월

핀란드

헬싱키에서

개최되는

THE

SLUSH 100 STARTUP COMPETITION

에

참가

예정임

.

국내판

출시

직후

유럽을

1

차

타겟으로

하여

현지화

과정을

통해

영문판

어플리케이션을

개발할

예정임

•

VIVA

의

향후

사업

분야는

컨설팅

사업과

솔루션

사업으로

,

개인

의료정보를

블록체인

기술로

암호화하여

소비자

,

병원

,

유관

공공

기관

등

이해관계자

간의

업무를

효율적으로

해결하는

솔루션을

개발할

계획임

착한의사

빅데이터를 통해 당신이가야하는병원을 알려드립니다

1. 이슈 분석

노인 난청 환자의 정신질환 진료현황 _ 24 투석 방법에 따른 우울증 발생률 _ 27 노인에서 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용을 일으키는 약물 사용 실태 _ 29

2. 연구 소개

노인 환자의 고관절 골절 후 항골다공증 치료제 사용 _ 32 노인의 벤조다이아제핀 약물 처방 동향 _ 35 만성폐쇄성폐질환의 적절한 관리 평가 _ 38

Ⅱ

보건의료 빅데이터 분석에서는 HIRA 빅데이터를 활용하여

보건의료 주요 이슈를 분석하고, 연구 결과를 소개합니다.

이번 호에서는 노인을 대상으로 난청과 정신질환 관련성,

투석 방법에 따른 우울증 발생률, 약물 상호작용 실태 분석

결과를 제시하였습니다.

보건의료

빅데이터

분석

1. 이슈 분석

노인 난청 환자의 정신질환 진료현황

1.

분석

배경

•

난청은

여러

원인으로

인해

말이나

소리를

듣는

것에

어려움이

있는

증상으로

,

이로

인한

진료

인원은

매년

증가하고

있음

•

난청이

있는

노인은

소외감

등으로

인해

우울증과

같은

정신질환이

발생할

가능성이

높은

것으로

알려져

있어

,

정신질환이

발생한

난청

진료

환자의

국내

현황을

분석함

2.

분석

방법과

내용

•

대

상

: 2011

년

난청

1)

으로

진료받은

65

세

이상

환자

▶ 이전에 난청 혹은 정신질환2) _{진료를 받은 경험이 있는 환자 제외}

•

자료원

: 2011

년

~2016

년

건강보험

청구자료

•

분석

방법

▶ 2011년 난청으로 진료받은 경험이 없는 환자(이전 정신질환 진료없음)를 대조군으로 설정하여 난청 진료 환자와 정신질환 발생 현황 비교(첫 진료시점을 기준으로 ’16년 12월까지 추적 관찰) ▶ 대조군은 난청 환자의 성별과 연령을 기준으로 1:1 매칭하여 설정함

3.

분석

결과

•

65

세

이상

난청

진료인원은

2011

년

126,718

명에서

2016

년

202,477

명으로

59.8%(75,759

명

)

증가하였으며

,

최근

증가율이

더

높게

나타남

1) 난청은 전음성 및 감각신경성 난청(H90)과 기타 난청(H90)으로 정의함 2) 정신질환은 정신 및 행동 장애(F00~F99)로 정의함

■ 남 여 난청 비난청 [그림 1] 난청 진료 환자 현황 (단위: 명) 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 2016년 2015년 2014년 2013년 2012년 2011년 55.311 71.407 57.003 72.477 62.525 76.864 63.569 80.058 74.967 90.995 93.533 108.944 ■ ● ■ ● ■ ● ■ ● ■ ● ■ ● 85~89세

6.8

% 90세이상

1.9

% 65~69세

24.2

% 70~74세

25.7

% 75~79세

24.7

% 80~84세

16.7

%

•

난청

환자

(105,350

명

)

와

대조군을

대상으로

5

년동안

정신질환

발생을

추적한

결과

,

난청

환자의

정신질환

발생

확률이

더

높은

것으로

분석됨

[그림 2] 난청과 비난청 환자의 정신질환 발생 확률 기간(월) 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 0 12 24 36 48 60 0.011 0.05 0.13 0.083 0.196 0.142 0.255 0.194 0.307 0.241

▶ 난청 환자는 난청으로 처음 진료받은 시점을 기준으로 5년 내에 정신질환이 발생할 확률이 30.7%로, 비난청 진료 환자(24.1%)보다 1.3배 높음 [표 1] 난청과 비난청 환자의 정신질환 발생 확률 (단위: %) 1년 2년 3년 4년 5년 난청진료인원 5.0% 13.0% 19.6% 25.5% 30.7% 비난청진료인원 1.1% 8.3% 14.2% 19.4% 24.1%

•

정신질환

중에서는

치매

,

불안장애

,

우울증

등의

순으로

많이

발생함

▶ 치매가 가장 많이 발생(13.3%)하였으나, 두 집단 간 발생률의 차이는 없음 ▶ 다음으로 진료 환자가 많은 불안장애와 우울증 발생 비중은 난청 환자에서 각각 8.2%, 6.7%로, 비난청 환자의 5.8%, 4.6% 보다 높게 나타남 [표 2] 다빈도 정신질환과 발생 환자수 순위 질환명 KCD코드 난청환자 비난청환자 인원(명) 비중(%) 인원(명) 비중(%) 1 치매 F00, F01, F02, F03 14,037 13.3% 14,059 13.3% 2 불안장애 F40, F41 8,675 8.2% 6,145 5.8% 3 우울증 F32, F33 7,085 6.7% 4,886 4.6% 4 뇌손상, 뇌기능이상및 신체질환에의한기타 정신장애 F06 6,615 6.3% 4,538 4.3% 5 비기질성수면장애 F51 5,139 4.9% 3,957 3.8%

4.

결론

•

난청

환자는

정신질환이

발생할

위험이

다른

환자에

비해

높으며

,

특히

불안장애와

우울증

발생률이

높음

•

난청은

의사소통의

어려움으로

대화

단절

등을

가져오고

,

이는

대인기피증

,

우울증

등으로

발전할

가능성이

높으므로

난청이

의심되면

원인

진단과

보청기

착용

등

관리가

필요함

투석 방법에 따른 우울증 발생률

1)

1.

분석

배경

•

만성신장질환자는

신장

기능

회복

불가능하게

손상되어

평생

동안

혈액

투석

혹은

복막

투석을

받거나

신장이식을

받음

•

혈액

투석

환자는

정기적으로

투석을

받고

,

식이나

일상

생활

제한

등으로

인한

스트레스로

우울증

발생

위험이

높은

것으로

알려져

있음

▶ 기존 연구에 따르면 혈액투석 환자의 우울증 유병률은 20~70%로 다양하게 보고됨2)

•

본

고에서는

혈액

투석과

복막

투석

환자의

우울증

발생

현황을

분석함

2.

분석

방법과

내용

•

대

상

:

혈액

투석과

복막

투석을

처음

받은

환자

•

자료원

: 2008

년

~2016

년

건강보험

청구자료

•

분석

방법

▶ 2008년~2009년에 혈액 투석과 복막 투석을 받은 환자를 추적·관찰(평균 추적 개월: 62.7개월)하여 우울증(진단명: F32.x, F33.x) 발생 여부를 분석 ▶ 투석을 처음 시작한 이후 3개월 시점에 받은 투석 방법을 기준으로 투석 방법(혈액 혹은 복막 투석)을 결정 ▶ Kaplan-Meier 그래프로 두 투석 방법 간 우울증 발생률을 비교하고, log-rank 검정으로 발생률의 통계적 유의성을 검정함

3.

분석

결과

•

2008

년

~2009

년

투석을

처음

시작한

환자는

10,488

명이며

,

혈액

투석

9,232

명

(88.0%),

복막

투석

1,256

명

(12.0%)

임

▶ 혈액 투석 환자의 평균 연령은 54.4세로 복막 투석 환자(47.6세)의 평균 연령이 낮음

•

혈액

투석

환자는

복막

투석

환자에

비해

우울증

발생

확률이

유의하게

높음

(p-value



0.0001)

1) 건강보험심사평가원과 전남대학교의 ‘HIRA 빅데이터 분석 협업과제’의 분석 결과를 요약함 2) 조성호 등(2016). 혈액투석 환자에서 우울증과 연관된 임상적 요인 및 정신적 요인. 대한내과학회

[그림 1] 투석 방법에 따른 우울증 발생률 추적 관찰 기간(월) 0.4 0.2 0.0 0 25 50 75 100 <우울증 발생 확률>

•

65

세

이상

환자는

투석을

시작한

초기에

투석

방법과

상관없이

우울증

발생

확률이

높았고

,

시간이

지날수록

65

세

미만의

혈액

투석

환자의

우울증

발생

확률이

증가함

[그림 2] 투석 방법과 연령 그룹에 따른 우울증 발생률 추적 관찰 기간(월) 0.4 0.2 0.0 0 25 50 75 100 <우울증 발생 확률>

4.

결론

•

투석

환자에서

흔히

동반되는

정신과적

문제는

우울증으로

,

특히

65

세

이상

환자는

투석

초기에

우울증

발생률이

높은

것으로

분석됨

•

투석

치료

과정에

환자의

심리적

반응과

적응을

이해하고

,

적절한

정신과적

치료가

병행될

필요가

있음

혈액투석 환자 복막투석 환자 65세 이상 혈액투석 환자 65세 이상 복막투석 환자 65세 미만 혈액투석 환자 65세 미만 복막투석 환자

노인에서 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용을

일으키는 약물 사용 실태

1)

1.

분석

배경

•

우리나라는

전

세계에서

가장

빠른

고령화

속도를

보이고

있으며

,

전체

의료비에서

노인

의료비가

차지하는

비중

또한

가파르게

증가함

•

노인들은

일차의료의

비중과

역할이

적은

의료

전달

체계로

인해

통합적인

관리를

받지

못하고

여러

병원과

의사들의

관리를

받고

있음

▶ 65세 이상 중에서 80.96%가 건강에 위해가 될 수 있는 잠재적으로 부적절한 약물 사용(potentially inappropriate medications, PIM)을 겪고 있음

•

노인에서

PIM

의

판단

기준으로는

American Geriatrics Society

의

Beers

criteria

가

많이

사용되고

있음

▶ 2015년에 Beers criteria가 업데이트되었고, 중요한 추가 사항 중 하나는 노인에게 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용(potentially harmful drug-drug interaction)임

•

본

고에서는

국내

65

세

이상

노인들에서

위해가

될

수

있는

약물

상호

작용을

일으키는

약물

사용

실태를

분석함

2.

분석

방법과

내용

•

자료원

: 2016

년

1

월

~2016

년

12

월까지

건강보험

청구자료

•

대

상

:

노인에게

위해가

될

수

있는

약물

상호

작용에

해당하는

약물을

하나라도

처방받았던

65

세

이상

환자

※ 하루라도 중복으로 처방된 경우 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용을 일으키는 약물을 처방받은 것으로 간주함

•

분석방법

:

성별과

연령

(5

세

단위

)

을

층화

요인으로

하여

표본

추출하여

,

전체

6,288,383

명

중

1,257,317

명

(20%)

의

자료를

이용하여

분석함

1) 건강보험심사평가원과 충남대학교의 ‘HIRA 빅데이터 분석 협업과제’의 분석 결과로 요약함

[표 1] 노인에게 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용과 그 이유

노인에게위해가될수있는약물상호작용 이유

1 Antiotensin converting enzyme inhibitors (ACEIs) _{약물과 amiloride가동시에처방된경우} 계열 고칼륨혈증의위험성증가

2 2개이상의항콜린성약물들이동시에처방된경우 인지기능감소의위험성증가

3 3개이상의중추신경계작용약물들이동시에처방된경우 낙상의위험성증가

4 Corticosteroids _{drugs (NSAIDs)} 계열_계열약물과_약물이 non-steroid anti-inflammatory _{동시에처방된경우 위장관}위궤양_출혈의, 십이지장_위험성궤양_증가,

5 Lithium과 ACEIs 계열약물이동시에처방된경우

lithum의독성증가

6 Lithium과 loop diuretics 계열약물이동시에처방된경우

7 Peripheral alpha-1 blockers _{계열약물이동시에처방된경우} 계열약물과 loop diuretics

(여성에서만) 요실금의위험성증가

8 Theophylline과 cimetidine이동시에처방된경우 theophylline의독성증가

9 Warfarin과 amiodarone이동시에처방된경우 _{warfarin으로인한출혈}

위험성증가 10 Warfarin과 NSAIDs 계열약물이동시에처방된경우 11 2개이상의 NSAIDs 계열약물들이동시에처방된경우 위궤양, 십이지장궤양, 위장관출혈의위험성증가

3.

분석

결과

•

가장

많은

비율로

나타난

중복

처방은

corticosteroids

계열

약물과

NSAIDs

계열

약물의

동시

처방

(20.64%)

임

▶ 5% 이상의 비율로 나타난 중복 처방은 2개 이상의 항콜린성 약물들의 동시 처방(11.1%), 3개 이상의 중추 신경계 작용 약물들의 동시 처방(6.84%), corticosteroids 계열 약물과 NSAIDs 계열 약물의 동시 처방(20.64%)임

•

암

환자들에서도

비슷한

분포를

보이며

, 3

개

이상의

중추

신경계

작용

약물들의

동시

처방이

전체

환자들보다

높게

나타남

(8.14%)

•

우울증이

있는

환자들에서는

거의

대부분의

항목들에서

전체

환자들보다

높게

나타남

▶ 우울증이 있는 환자들에서는 전체 환자들에서 5% 이상 처방되었던 세 가지 항목들의 비율이 더 높게 나타남

•

추가로

확인한

NSAIDs

계열

약물들의

동시

처방은

전체

환자에서는

290,498

명

(23.1%),

암

환자에서는

21,405

명

(21.38%),

우울증

환자에서는

51,263

명

(31.66%)

임

[표 2] 노인에게 위해가 될 수 있는 약물 상호 작용을 일으키는 약물의 중복 처방 비율 (단위: 명, %) 전체 (1,257,317명) 암 (100,104명) 우울증 (161,913명) ACEIs 계열약물과 amiloride가동시처방 55(0) 5(0) 8(0) 2개이상의항콜린성약물들이동시처방 139,622(11.1) 12,241(12.23) 45,082(27.84) 3개이상의중추신경계작용약물들이동시 처방 86,023(6.84) 8,146(8.14) 60,387(37.3) Corticosteroids 계열약물과 NSAIDs 계열 약물이동시처방 259,499(20.64) 19,933(19.91) 40,390(24.95) Lithium과 ACEIs 계열약물이동시처방 9(0) 0(0) 5(0)

Lithium과 loop diuretics 계열약물이동시

처방 44(0) 5(0) 28(0.02)

Peripheral alpha-1 blockers 계열약물과

loop diuretics 계열약물이동시처방(여성) 2,354(0.19) 179(0.18) 692(0.43) Theophylline과 cimetidine이동시처방 4,702(0.37) 398(0.4) 842(0.52) Warfarin과 amiodarone이동시처방 744(0.06) 59(0.06) 101(0.06) Warfarin과 NSAIDs 계열약물이동시처방 9,553(0.76) 862(0.86) 1,440(0.89) 2개이상의 NSAIDs 계열약물들이동시에 처방된경우 290,498(23.1) 21,405(21.38) 51,263(31.66) ※암: 주상병및부상병중 C 코드가있는경우 우울증: 주상병및부상병중 F32.x, F33.x 코드가있는경우

4.

결론

•

Beers criteria

의

위해가

될

수

있는

약물

상호

작용

중

국내

65

세

이상

환자에서

주로

발생한

것은

corticosteroids

계열

약물과

NSAIDs

계열

약물의

동시

처방

,

항콜린성

약물들의

동시

처방

,

중추

신경계

작용

약물들의

동시

처방임

▶ 특히, 우울증 환자에서 각각의 비율이 더 높게 나타남

•

위의

네가지

경우에

해당하는

약물을

처방하는

경우

기존의

약물을

고려하여

위해가

될

수

있는

약물

상호

작용이

나타나지

않도록

주의해야

하고

,

특히

우울증

환자는

보다

주의해야

함

2. 연구 소개

노인 환자의 고관절 골절 후 항골다공증 치료제 사용

1)

1.

연구

배경

•

고관절

골절은

노인

환자의

사망률을

증가시키고

,

사회경제적

부담이

높은

질환임

▶ 기존 연구에 따르면 고관절 골절 환자는 사망률이 2.4~3.5배 증가하고, 연령이 높아질수록 사망 위험이 증가함 ▶ 한국은 급속한 고령화와 함께 고관절 골절 발생률이 2008년 대비 2012년에 14.1% 증가함

•

국제

골다공증

재단

(IOF)

과

국립

골다공증

재단

(NOF)

은

폐경기

여성과

고관절

골절이

있는

노인들에게

골다공증에

대한

약물

관리를

권장하고

있음

▶ 보고서에 따르면 항골다공증 치료제(anti-osteoporosis medications, AOM)는 고관절 골절이 있었던 노인 환자의 골절 및 사망 위험을 줄임 ▶ 하지만 여러 나라에서 고관절 골절 후 AOM의 처방률은 낮게 보고됨

•

본

연구의

목적은

고관절

골절이

있는

한국

노인

환자의

AOM

접근성

및

처방에

영향을

미치는

요인을

평가하는

것임

2.

연구

방법

•

건강보험심사평가원의

고령환자표본

(HIRA-APS)

사용

•

2013

년

~2014

년에

고관절

골절로

수술을

받은

65

세

이상

환자

대상

▶ 상병 : S72.0, S72.1 ▶ 수술(건강보험수가코드) : N0601, N0711, N0715, N0991 ▶ 골절 부위가 여러 곳이거나 외상 및 병리학적 골절(악성 종양 또는 파젯트 병으로 인한)이 있는 환자 제외

1) Yu et al, Access to Anti-osteoporosis Medication after Hip Fracture in Korean Elderly Patients. Maturitas 103 (2017) 54–59

3.

연구

결과

•

고관절

골절로

수술을

받은

6,307

명을

바탕으로

추정한

전국의

환자는

15,768

명임

▶ 연구 집단의 평균 연령은 79.2(±7.0) 세, 평균 Charlson 동반질환 점수는 1.6(±1.7) 임 ▶ 80세 이상 환자는 15,768명 중 48.2%, 여성은 77.8%임

•

항골다공증

치료제

처방에

기여하는

요인은

연령

,

성별

, Charlson

동반질환

점수

,

골다공증

합병증

, Thiazolidindiones

약물

사용

(

골절

전

), DXA

검사

(

골절

후

)

임

▶ 연령이 낮고(80세 미만), 여성이며, Charlson 동반질환 점수가 낮을수록 처방이 많음 ▶ 골다공증이 합병증이거나, 골절 전 Thiazolidindiones 약물을 사용한 경우, 골절 후 DXA검사를 받은 경우 처방이 많음

•

노인

고관절

골절

환자에서

연령

,

성별

,

동반질환을

고려하여

,

치료방법에

대한

격차를

줄이는

노력이

요구됨

[표 1] 노인 고관절 골절 환자의 항골다공증 약물 처방에 대한 예측 인자, 한국, 2013~2014.*

Characteristics Unadjusted OR ( 95% CI ) Adjusted OR (95 CI)a

Age Group 65~79 years 1.0 1.0 ≥80 years 0.84 (0.76~0.94)b _{0.78 (0.70~0.88)}b Sex Male 1.0 1.0 Female 2.66 (2.30~3.09)b _{2.54 (2.17~2.98)}b Insurance type Health insurance 1.0 1.0 Medical aid 1.09 (0.93~1.27) 1.13 (0.95~1.33)

Charlson Comorbidity Index

0 1.0 1.0

1~2 1.03 (0.91~1.17) 0.82 (0.71~0.93)

≥3 0.89 (0.78~1.03)b _{0.66 (0.55~0.78)}b

Comorbid diseases

Osteoporosis 2.23 (1.96~2.53)b _{2.50 (2.15~2.91)}b

Chronic liver disease 0.95 (0.80~1.12) 0.95 (0.78~1.16)

Rheumatoid arthritis 1.19 (0.92~1.54) 0.92 (0.68~1.25)

Thyrotoxicosis 1.33 (0.81~2.19) 1.22 (0.72~2.09)

Medications before hip fracture

Oral glucocorticoids 1.13 (0.98~1.32) 1.12 (0.95~1.33)

Selective serotonin receptor inhibitorsec _{1.18 (0.96~1.44) 1.16 (0.93~1.47)}

Antiepileptic drugsd _{0.87 (0.61~1.23) 0.89 (0.60~1.32)}

Thiazolidindiones 1.86 (1.19~2.90)b _{2.11 (1.29~3.45)}b

Levothyroxine 0.89 (0.59~1.42) 0.75 (0.44~1.26)

DXA examination after hip fracture 3.66 (3.28~4.09)b _{4.11 (3.67~4.62)}b

Abbreviation: OR, odds ratio; CI, confidence interval; DXA, dual-energy x-ray absorp-tiometry. *Weighting for all variables in the table based on 6307 patients.

a_{Multivariate analysis adjusting and weighting for all variables in the table based on 6307 patients.} b_{P < 0.05.}

c_{Citalopram, escitalopram, fluoxetine, fluvoxamine, paroxetine and sertraline were included.} d_{Carbamazepine, phenobarbital, phenytoin, primidone, and valproate were included.}

노인의 벤조다이아제핀 약물 처방 동향

1)

1.

연구

배경

•

불안

,

불면증

,

근육경련

및

간질

치료를

위해

벤조다이아제핀과

같은

약물이

사용되고

있지만

,

노인에게

장기간

처방

시

주의가

요구됨

•

OECD

의

HCQI(Health Care Quality Indicator)

프로젝트는

일차의료

영역의

질

관리

수준

파악을

목적으로

약제처방

지표를

수집함

▶ 일부 약물 안전지표도 벤조다이아제핀의 부적절한 사용 가능성을 측정 처방지표로 사용됨

•

본

연구에서는

OECD HCQI

프로젝트의

약제처방

질

지표를

적용하여

잠재적

문제가

되는

벤조다이아제핀

처방의

규모

,

노인의

벤조다이아제핀의

부적절한

사용의

처방

패턴과

유병률을

조사함

2.

연구

방법

•

2009

년부터

2013

년까지

건강보험

청구자료

▶ 건강보험 청구자료는 환자 연령, 성별, 보험 유형, 진단, 시술 및 수술, 방문일자, 처방자 식별번호, 처방전 및 조제약 등이 포함됨

•

분석

대상은

매년

7

월

1

일

기준

65

세

이상인

외래

진료

환자로

,

한번

이상

벤조다이아제핀

관련

약물을

처방받은

환자임

▶ 벤조다이아제핀 관련 약물에는 ATC(Anatomical Therapeutic Chemical)코드 N05BA, N05CD, N03AE01, N05CF가 포함됨

•

부적절한

약물사용

측정지표는

벤조다이아제핀의

장기간

사용여부

(

연간

365

DDD

이상

, Defined Daily Dose),

장기

작용

벤조다이아제핀

사용여부임

▶ 부적절한 약물 사용과 관련된 요인을 확인하기 위한 로지스틱 회귀분석을 수행함

1) Hwang et al, Trends in the prescription of benzodiazepines for the elderly in korea. BMC Psychiatry 2017 17:303