접근성이 낮은 의료 정보 데이터 활용을 통한 건강불평등 해소
1. 문제정의
📌 지역별 '건강불평등'이 크다
이번 문제를 해결하기 위해 공공데이터 포털에서 확인할 수 있는 건강보험심사평가원의 데이터를 선택했습니다.
건강보험심사평가원은 진료정보, 의약품, 의료자원 정보 등 방대한 양의 보건의료빅데이터를 HIRA시스템을 통해 공공과 민간 분야의 정보 수요자에게 데이터를 제공하고 있습니다. 국민의료정보는 전국민의 진료정보와 의료기관, 제약기업, 유관기관 등 다양한 경로를 통해 실시간성으로 수집한 정보를 분석, 정제한 의료빅데이터입니다.
http://opendata.hira.or.kr/op/opc/olapMfrnIntrsIlnsBhvInfo.do
보건의료빅데이터개방시스템
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의료 데이터를 선택한 이유는 지역별 '건강불평등'이 큰 차이를 보이기 때문입니다. 실제 주위 경험상 높은 의료의 질이 필요한 질병을 해결하기 위해서는 서울 또는 지역광역시로 이동을 해야했고, 효과적인 병원을 선정하기 위한 정보 탐색의 과정도 지방 사람들에게는 큰 장벽으로 다가옵니다. 실제 지방에서 더 깊숙히 들어간 농촌은 도시에 비해 의료기관과 의료인 수가 현저히 낮았고, 의료서비스의 객관적인 질적 수준을 나타내는 치료가능사망률도 도시에 비해 현저히 높게 나타나고 있습니다.
이러한 불평등의 원인으로서는, 농촌의 특성인 복합 만성질환자가 많은데 이들은 의료기관 이용 횟수가 많기 때문에 교통비와 시간 등이 더 많이 소모되기 때문입니다.
높은 의료기관 횟수의 필요 -> 교통비, 시간, 정보의 소모 -> 치료의 벽 증가
지방, 농촌 지역의 건강불평등을 해소하기 위해 농촌 보건·의료 정책에는 인프라 확충, 의료인력 확보, 의료 접근성 향상 및 지역의료체계 구축의 방법으로 해결할 수 있겠습니다. 그 중 이번 공공데이터를 통해 의료 접근성 향상 부분에 대한 해결을 통해 건강불평등을 조금이라도 해소하는 방안을 제안해 보고 싶습니다.
어렵고 접근성이 낮은 의료 정보를 데이터를 활용하여 쉽고 간편하게 의료 정보를 제공하는 서비스를 기획한다면, 의료 불평등이 해소에 도움이되어 치료의 벽을 낮출 것이라고 예상합니다.
2. 가설 채택 및 지표
📌 가설 1
지역별 전문 병원도 충분해서, 서울 상급종합병원에서 치료를 안해도 될 것이다.
지역별 의료 정보가 부족한 상황에서 지역별 전문병원 지정 정보를 제공하면,
의료 정보 접근성이 높아져 기존보다 빠른 치료가 가능해져 치료 비용 및 기간이 줄어들 것 이다.
[이유]
지방은 지역별 의료 정보가 부족한 상황입니다. 어느 병원이 어떤 질병치료에 특화되어있는지 알기 어렵습니다. 그래서 무기한으로 치료 시기를 놓쳐서 큰 병이 되거나, 가까운 광역시 병원에서 치료 가능한 병원의 정보의 부재로 서울 종합상급종합병원에서 검진을 하거나 수술을 하여 비용과 시간이 늘어나게 됩니다. 그래서 의료 정보가 충분했다면 빠른 치료로 치료 비용이 줄어들 것으로 가설을 세웠습니다.
[지표]
입내원일수, 요양급여비용총액, 보험자부담금
요양급여비용총액은 요양기관에서 건강보험 환자의 진료에 소요된 비용(비급여제외)으로 보험자(국민건강보험공단)부담금과 본인(환자)부담금을 합한 금액입니다.
[시각화방법]
선차트 : 연속 데이터 세트가있기 때문에 사용합니다. 기간에 따른 환자수의 변화 추세를 시각화 해야하기 때문에 선택했습니다.
선차트 특징 : 이는 데이터 포인트 수가 매우 많을 때 (20 개 이상) 일정 기간 동안의 추세 기반 데이터 시각화에 가장 적합합니다.
📌 가설 2
서울에 상급 종합병원 수가 많아서 환자수, 청구건수가 월등히 많은 것일 것이다.
(지역별 전문병원 의료 정보를 제공한다면, 지역 종합 의료 병원을 이용하는 환자가 증가할 것이다.)
[이유]
지역별 전문병원 의료 정보를 고객에게 제공한다면, 상급종합병원을 가는 대신 지역 종합 병원 이용 환자가 늘어 지역병원이 쫌 더 활성화 될 것으로 가설을 세웠습니다. 지역 종합병원에서 치료받는 환자가 늘어나야 지역에 의료인, 의료 인프라가 증가되어 의료 불평등이 조금이나마 해소될 것이라고 예상됩니다.
[지표]
환자수, 명세서청구건
[시각화방법]
누적 세로 막대 차트 : 상급종합병원, 종합병원, 병원급, 이원급으로 나눠서 구성의 크기를 비교할 수 있기에 선택했습니다.
누적 세로 막대 차트 특징 : 구성을 표시할 때는 너무 많은 구성 항목 (3 개 또는 4 개 이하)을 사용하지 말고 구성 부분의 크기가 비교적 유사한 지 확인이 필요합니다.
📌가설 3
지역별로 높은 특정 질병의 분포가 나타나는 이유에는 지역 전문병원 지정의 영향이 있을 것이다.
질병 행위 코드에 해당하는 질병을 지역별, 연령별 정보를 제공한다면, 사전에 가까운 진료병원에 방문하여 건강검진을 해보는 국민이 많아져서 환자수가 줄어들 것이다.
[이유]
질병 행위 코드에 해당하는 질병을 지역과 연령별로 환자수, 청구건수, 진료비용 정보를 제공합니다. 연령별로 많이 나타나는 병에 대해서 각까운 지역병원에서 조기 건강검진을 해보는 환자가 많아집니다. 그래서 조기에 병이 발견되어 지역 종합병원에서 치료 가능한 환자가 늘어나 상급종합병원에서 치료보다 지역에서 해결가능해집니다. 그 결과 의료불평등이 조금이나마 해소됩니다.
[지표]
질병별 요양기관종별 환자수, 청구건수, 건강검진수
[시각화방법]
막대 히스토그램 : 지역별, 연령별 질병 분포를 나타내기 위해 선택했습니다.
3. 활용 데이터
의료 접근성 향상의 해결을 위해 선택한 데이터는 아래 2가지 데이터를 선택했습니다. 병원급이상 진료과목별 시도별 진료비 통계를 통해 지역별로 건강불평등이 큰 것을 확인할 수 있습니다. 그리고 지역 전문 병원 지정 현황 데이터를 통해 지역에도 충분한 치료 가능 병원의 유무를 사전에 확인할 수 있습니다.
1) 병원급이상 진료과목별 시도별 진료비 통계_2021
2) 전문병원 지정 현황_20210101
1) 건강보험심사평가원_병원급이상 진료과목별 시도별 진료비 통계 2021
2) 건강보험심사평가원_전문병원 지정 현황_20210101
글을 마치며,
지역별로 의료 환자수, 치료비 차이가 큰 데이터에서 현재 문제를 발견할 수 있었습니다. 실제로 지역별로 의료인프라가 부족한건 명백한 사실입니다. 하지만, 지역별 의료기관 정보의 부재로 치료의 시기를 놓혀서 의료 불평등이 더 커진건 아닐까 유추해 보았습니다. 지역별로 어느 병원이 어떤 질병 치료를 다루고있고, 전문의가 몇 명인지 등 구체적이고 쉽게 정보를 제공하는 서비스가 있다면, 환자들은 사전에 치료가능 할 것으로 예상되어 이러한 가설을 세워보았습니다. 추후 데이터를 통해 가설 검증을 할 예정이며, 데이터를 시각화해 볼 예정입니다. 부디 시장에 필요한 데이터임을 기원하며, 오늘의 글은 마치겠습니다.