2021-11-01
org.kosen.entty.User@61a1768b
코센2021(kosen2021)
분야
보건의료,정보/통신
발행기관
한국보건산업진흥원
발행일
2021.10.28
URL
서론
빅데이터가 의료를 바꾼다. 디지털 혁신이 가속되면서 데이터를 통한 혁신의 우선 대상으로 의료와 건강이 손꼽히고 있다. 이미 데이터를 효과적으로 활용하여 임상 현장의 의료 수준을 향상시키는 사례들이 속속 나타나고 있다. 데이터 활용이 정책을 준비하고 수행하는 과정에서의 정확성과 신뢰성을 제고하고 나아가 지속적 발전 가능한 시스템 구축을 가능하게 하기 때문에 이러한 사례들이 점차 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 움직임에 부응하여 의료 및 데이터 전문 가는 물론, 일반 국민에 이르기까지 빅데이터와 의료의 만남에 관한 관심이 증가하고 있고, 국가 차원의 보건의료 빅데이터 구축 사업과 데이터 활용을 위한 연구와 시범 사업들도 활발히 전개 중이다. 응급·중환자 영역은 공공의료의 주요 축 중에서도 매우 높은 우선순위를 가지고 있다. 응급· 중환자 영역이 공공의료의 주된 관심사가 된 주요 이유는 세가지로 요약할 수 있다. 첫째, 이 영역 은 보건의료의 안전망 (safety net)이다. 이러한 질환 분야가 누구나 예측할 수 없는 순간에 필요로 할 수 있는 영역이며, 그 질환의 특징 상, 환자 보호자의 선택권이 매우 제한적으로만 행사될 수 있기 때문이다. 둘째, 다수의 의료 전문 영역이 다학제적으로 접근해야 하는 진단과 처치가 많아 특정 기관이나 지역의 의료 수준을 나타내는 지표로서 의미가 있기 때문이다. 어느 병원의 중환 자실이나 응급실을 보면 그 곳에서 제공하는 처치의 최종 수준을 가늠할 수 있는 경우가 많다. 마지막으로 이 영역은 짧은 시간 내에 많은 의료 자원을 집중적으로 소비하는, 고비용 고기능 시스템이다. 인력은 물론, 검사, 처치 자원이 집중되기에 보건의료 체계에 상당한 비용적 부담이 될 수 있으며, 그 효율성을 모니터링 해야 하는 사회적 동기가 발생하게 된다.
응급·중환자 영역과 같은 높은 우선순위의 보건의료 자원은 집중적인 관리가 필요하다. 실제로 중앙응급의료센터나 건강보험심사평가원, 감사원 등 여러 기관이 응급 및 중증 환자에 대한 품질 지표를 선정하고 주기적인 모니터링을 시행하고 있다. 이러한 모니터링 지표들을 생산하고 공유하는 과정에는 상당한 자원이 필요하기에, 관리대상이 한정적이며 그 빈도와 심도 또한 임상적인 품질을 향상시키기에 충분하지 않은 경우가 많다. 중환자, 응급환자 처치에 대한 품질 관리가 실제 진료 현장에서 실시간으로 이루어지고 표준화된 형태로 제공될 수 있다면 품질 개선이 더 용이해질 수 있을 것이다. 데이터를 기반으로 한 품질 관리 체계는 자동화를 통해 의료 현장의 인적 자원을 아낄 수 있게 하며, 표준화된 데이터 품질 관리를 통해 관리 주체인 중앙기관의 업무 효율과 효과를 증대시킬 수 있다. 데이터 기반으로 생성되는 지표는 지표 자체에 대한 신뢰도를 더할 수 있으며, 궁극적으로는 사회적 합의를 이끌고 국민 건강 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 브리프에서는 빅데이터 기반의 응급· 중환자 관리 시스템에 대해 정리하고, 활용 방안과 정책적 시사점을 제시하고자 한다
빅데이터가 의료를 바꾼다. 디지털 혁신이 가속되면서 데이터를 통한 혁신의 우선 대상으로 의료와 건강이 손꼽히고 있다. 이미 데이터를 효과적으로 활용하여 임상 현장의 의료 수준을 향상시키는 사례들이 속속 나타나고 있다. 데이터 활용이 정책을 준비하고 수행하는 과정에서의 정확성과 신뢰성을 제고하고 나아가 지속적 발전 가능한 시스템 구축을 가능하게 하기 때문에 이러한 사례들이 점차 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 움직임에 부응하여 의료 및 데이터 전문 가는 물론, 일반 국민에 이르기까지 빅데이터와 의료의 만남에 관한 관심이 증가하고 있고, 국가 차원의 보건의료 빅데이터 구축 사업과 데이터 활용을 위한 연구와 시범 사업들도 활발히 전개 중이다. 응급·중환자 영역은 공공의료의 주요 축 중에서도 매우 높은 우선순위를 가지고 있다. 응급· 중환자 영역이 공공의료의 주된 관심사가 된 주요 이유는 세가지로 요약할 수 있다. 첫째, 이 영역 은 보건의료의 안전망 (safety net)이다. 이러한 질환 분야가 누구나 예측할 수 없는 순간에 필요로 할 수 있는 영역이며, 그 질환의 특징 상, 환자 보호자의 선택권이 매우 제한적으로만 행사될 수 있기 때문이다. 둘째, 다수의 의료 전문 영역이 다학제적으로 접근해야 하는 진단과 처치가 많아 특정 기관이나 지역의 의료 수준을 나타내는 지표로서 의미가 있기 때문이다. 어느 병원의 중환 자실이나 응급실을 보면 그 곳에서 제공하는 처치의 최종 수준을 가늠할 수 있는 경우가 많다. 마지막으로 이 영역은 짧은 시간 내에 많은 의료 자원을 집중적으로 소비하는, 고비용 고기능 시스템이다. 인력은 물론, 검사, 처치 자원이 집중되기에 보건의료 체계에 상당한 비용적 부담이 될 수 있으며, 그 효율성을 모니터링 해야 하는 사회적 동기가 발생하게 된다.
응급·중환자 영역과 같은 높은 우선순위의 보건의료 자원은 집중적인 관리가 필요하다. 실제로 중앙응급의료센터나 건강보험심사평가원, 감사원 등 여러 기관이 응급 및 중증 환자에 대한 품질 지표를 선정하고 주기적인 모니터링을 시행하고 있다. 이러한 모니터링 지표들을 생산하고 공유하는 과정에는 상당한 자원이 필요하기에, 관리대상이 한정적이며 그 빈도와 심도 또한 임상적인 품질을 향상시키기에 충분하지 않은 경우가 많다. 중환자, 응급환자 처치에 대한 품질 관리가 실제 진료 현장에서 실시간으로 이루어지고 표준화된 형태로 제공될 수 있다면 품질 개선이 더 용이해질 수 있을 것이다. 데이터를 기반으로 한 품질 관리 체계는 자동화를 통해 의료 현장의 인적 자원을 아낄 수 있게 하며, 표준화된 데이터 품질 관리를 통해 관리 주체인 중앙기관의 업무 효율과 효과를 증대시킬 수 있다. 데이터 기반으로 생성되는 지표는 지표 자체에 대한 신뢰도를 더할 수 있으며, 궁극적으로는 사회적 합의를 이끌고 국민 건강 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 브리프에서는 빅데이터 기반의 응급· 중환자 관리 시스템에 대해 정리하고, 활용 방안과 정책적 시사점을 제시하고자 한다
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