건강보험 청구 데이터를 활용한 질병 발생률 예측과 공공보건 정책 적용 사례

데이터 기반 공공보건 시대의 도래 오늘날 의료 데이터는 공공보건 전략 수립에 있어 핵심 자원이 되었다. 특히 건강보험 청구 데이터는 광범위한 인구집단의 진료 행태, 질병 코드, 의료 이용 내역을 포괄하고 있어 질병 발생 추이 예측과 보건 정책 기획에 매우 유용한 자료이다. 본 글에서는 건강보험 청구 데이터를 기반으로 한 질병 발생률 예측 방법론과 이를 활용한 공공보건 정책 적용 사례를 살펴보고자 한다.

건강보험 청구 데이터를 활용한 질병 발생률 예측과 공공보건 정책 적용 사례

 

건강보험 청구 데이터의 특징과 장점 건강보험 청구 데이터는 의료기관이 진료 후 국민건강보험공단에 제출하는 진료 청구 내역으로 구성된다. 이 데이터는 다음과 같은 장점을 가진다

• 전국민 단위의 커버리지: 한국은 단일 건강보험 체계로 인해 전체 인구의 진료 데이터를 축적하고 있어 대표성이 높다.
• 실시간성과 정량성: 청구 데이터는 시의성을 가지고 주기적으로 갱신되며, 진료일, 질병 코드(ICD), 약물 처방, 입원일수 등의 정량적 지표를 포함한다.
• 비용 및 의료 이용 추적 가능: 환자의 의료 서비스 이용 양상과 비용 구조까지 분석이 가능해, 경제성 평가에도 활용될 수 있다.

 

질병 발생률 예측을 위한 데이터 분석 기법 청구 데이터를 기반으로 질병 발생률을 예측하기 위해 다양한 분석 기법이 활용된다. 주요한 방법은 다음과 같다

• 시계열 분석(Time Series Analysis): 과거 발생 데이터를 기반으로 추세를 파악하고 향후 발생률을 예측. 대표적으로 ARIMA, Prophet 모델 등이 활용된다.
• 기계학습(Machine Learning): 랜덤포레스트, XGBoost, LSTM 등 다양한 알고리즘이 환자 특성, 이전 진료 내역, 지역, 성별 등의 변수와 질병 간 연관성을 학습하여 예측한다.
• 공간 분석(Geospatial Analysis): GIS(지리정보시스템)를 활용하여 특정 지역의 질병 발생 밀도 및 확산 경로를 파악.
• 조기 경보 시스템(Early Warning System): 실시간 모니터링 데이터를 통해 이상 징후를 포착하고, 발병 초기 단계에서 경고를 제공.

빅데이터 기반 조기 경보 시스템 사례

• 인플루엔자 및 호흡기 감염병 조기 탐지: 건강보험공단은 청구 데이터를 기반으로 급성호흡기감염 진료 건수를 실시간 분석하여 독감 유행 시기를 예측하고 보건당국에 전달한다. 이 데이터는 질병관리청의 감염병 주간 보고에도 활용된다.
• 코로나19 유사 증상 클러스터링: 2020~2021년 팬데믹 기간 중, 발열, 기침 등 호흡기 증상에 대한 청구 증가 패턴을 기반으로 감염 확산 가능성을 조기 탐지하는 시도가 있었으며, 이는 역학조사팀의 선제적 대응에 기여하였다.

공공보건 정책으로의 전환 사례

• 지역보건소 중심 예방 캠페인: 특정 지역에서 당뇨, 고혈압 등 만성질환 청구 건수가 급증할 경우, 해당 지역 보건소에서는 건강검진 독려, 생활습관 교육 프로그램을 우선적으로 시행한다.
• 고위험군 선별 및 사전介入: 특정 연령대나 기저질환 환자군에 대해 반복적인 고위험 청구 패턴이 감지되면, 지자체 차원에서 대상자에게 문자 알림, 예방접종 권장 등 사전介入 전략을 운영한다.
• 보건의료 자원 재배치: 데이터 기반 질병 예측 결과에 따라 공공병원의 전문과 배치, 응급의료 시스템 강화, 보건인력의 재배치 등의 정책 결정이 가능하다.

해외 사례 비교

• 미국 CMS(메디케어·메디케이드): 청구 데이터를 활용한 질병예측 모델을 개발해 노인성 질환, 병원 재입원 리스크를 예측하고 있으며, Value-Based Care로의 전환에 활용 중.
• 영국 NHS: GP(일차진료의) 데이터와 병원 청구 데이터를 통합하여 만성질환 관리, 암 조기발견 등 예방 중심 보건정책 추진.
• 일본 NDB(National Database): 건강보험 데이터와 의약품 처방 정보를 통합하여 지역 건강지표를 개발하고, 지방자치단체의 맞춤형 정책 수립에 적용.

과제 및 윤리적 고려사항

• 개인정보 보호: 환자 단위 데이터 활용에 있어 익명화, 데이터 마스킹 등의 조치가 필수.
• 분석의 편향성 문제: 특정 인구집단이나 지역의 과소 대표가 예측의 신뢰도를 저하시킬 수 있다.
• 공공 데이터의 민간 활용 한계: 청구 데이터를 활용한 민간기업의 상업적 분석은 규제 및 윤리 논쟁의 대상이 된다.

데이터 기반 보건정책의 미래 건강보험 청구 데이터는 과거에는 단순한 의료비 정산 수단에 불과했지만, 이제는 지역 사회 기반 질병 예방, 보건소 단위 건강 캠페인, 국가 수준 감염병 대응까지 폭넓게 활용되고 있다. 향후에는 환자 중심 정밀 보건(Precision Public Health) 실현을 위한 핵심 도구로 자리잡을 것으로 예상되며, 이를 위해 데이터 품질 제고, 윤리적 활용 방안, 정책 연계 강화가 필수 과제로 남아 있다.