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바이오/의료 의료 데이터 활용에 따른 새로운 가치 창출 (일본 동향)

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2019-02-26 16:04:00
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최근 들어 게놈 해석 비용의 감소 및 의료 분야에서의 AI(인공지능) 활용이 발전됨에 따라, 의료 빅데이터 활용 시대다 도래하고 있다.

 

고령화 및 생활습관병의 증가로 인해 의료비가 폭등하게 되어, 의료의 질을 향상시키면서 의료비용을 절감하고, 환자의 혜택ㆍ리스크를 적정화하고자 하는 움직임이 활발해지고 있다. 이를 실현하려면, 검사값의 개선도 및 회복률 등 치료 및 예방에 의한 임상적인 효과인 아웃컴을 평가해야 한다. 아웃컴을 평가(비용 대비 효과 평가)하는 데에는 데이터를 이용하는 것이 효과적이다.

 

일본 후생노동성도 ‘보건의료 2035’에서 밝힌 것처럼 구조 설비ㆍ인원 배치 및 보건의료의 투입량을 통한 평가부터 의료자원의 효율적 활용 및 그로 인해 얻게 되는 아웃컴을 통한 평가로 전환되어가고 있다.

 

의료 데이터 활용에서 현재 가장 주목받고 있는 것은 리얼 월드 데이터(Real World Data)라 불리는 진료 보수 청구 및 DPC(Diagnosis Procedure Combination), 전자 진료기록카드, 건강 진단 등의 실제 진료 행위에 기반한 데이터이다. 이러한 종류도 다양하고 양도 방대한 데이터를 분석함으로써 새로운 가치를 창출할 수 있는 가능성이 생긴다.

 

<표1> 실제 진료 행위에서 발생하는 데이터

자료 : 히타찌(HITACHI)

 

1) 제약회사

 

기존에 제약회사는 주로 의약품의 도매 데이터 등을 사용하여 마케팅을 목적으로 데이터를 활용해왔다. 최근에는 의료기관의 전자 진료기록카드에 축적된 임상 현장에서의 정보를 추가함으로써 데이터 활용의 폭을 넓혔다.

 

예를 들어, 신약 테마의 검색에 대한 충족되지 않은 니즈를 발견하거나 치험을 받을 환자를 알맞게 추림으로써 치험 기간을 단축하고, 제조 판매 후 조사를 신속하고 폭넓게 시행하기 위한 움직임이 일어나고 있다. 이에 대하여, 제약회사들도 리얼 월드 데이터를 활용하는 전문 조직을 마련하고 있다.

 

일본 후생노동성도 제도적인 면에서 이러한 동향을 후원하고 있다. 개정 GPSP (Good Post-marketing Study Practice) 성령(省令, 2018년 4월 시행)에 의해 의료 정보 데이터베이스를 사용한 제조 판매 후 조사에 근거하여 신청 자료를 수집, 작성할 수 있게 되었다. 이로 인해 지금까지는 사람이 병원에 따라 취득하던 의약품의 유효성 및 유해 행동에 관한 정보를 축적한 데이터를 통해 정보를 얻게 되어, 조사를 신속하고 정밀하게 진행할 수 있게 되었다.

 

2) 의료기관

 

아웃컴 기반의 의료제도는 세계적으로 확산되고 있다. 미국에서는 공적 보험인 메디케어ㆍ메이케이드가 주도하는 형태로 아웃컴 평가를 진료 보수 제도와 연관 지어 코스트 베네핏을 최적화하고자 하는 움직임이 일고 있다.

 

일본에서는 2016년 진료 보수 개정에 의해 회복기 재활치료 병동에 아웃컴 평가가 도입되었고, 2018년 진료 보수 개정에서 아웃컴 평가가 확충되었다.

 

또한 대량의 데이터 축적과 분석 기술의 진보로 인해 환자 예측 및 진단 지원 정밀도가 한 층 더 진화하여, 환자 부담을 줄이고 질환을 조기에 발견할 수 있을 것이다.

 

3) 보험자

 

보험자에게 있어 가입자의 건강을 유지ㆍ향상시키면서 증가하는 의료비를 어떻게 억제할 것인지는 매우 큰 과제이다.

 

일본 후생노동성은 2015년부터 ‘데이터 헬스 계획’을 추진, 보험자에 대해 의료 데이터 분석에 기반한 보험 사업의 입안, 실시, 평가ㆍ검증, 개선의 PDCA(Plan, Do, Check, Act) 사이클 계획을 입안하도록 요구하였다. 또한 보험자 노력 지원 제도로 인해 건강검진을 향상하기 위한 인센티브 제도를 도입하여, 검진을 하지 않아 질병이 중증화되는 것을 방지하는 등 의료비 억제를 제도적인 측면에서 뒷받침하고 있다.

 

또한, 후쿠오카시는 청 내외에서 편파적으로 관리되고 있던 의료ㆍ개호 관련 데이터를 집약하는 시스템을, 히타치와 함께 구축하였다. 이 시스템에 의해 의료비ㆍ개호비의 현재 상황을 분석하고 미래 상황을 예측, 질병에 따른 개호 인정 상황 분석 등을 실시할 수 있게 되어, 중장기적인 의료 개호 계획에 데이터를 활용할 수 있게 되었다.

 

<그림1> 데이터 활용 서비스의 미래상

주) 의료기관 및 보험자 등 각 데이터 제공자의 개별 계약에 근거한 데이터 및 국가가 정비한 내셔널 플랫폼(인정 사업자 등), 또는 데이터 제공 사업자 등의 익명화 데이터를 각각 활용하여 서비스를 제공

 

출처 : http://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2010s/2018/03/05a06/index.html

관련 도서 : 헬스케어ㆍ의료 분야 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=82633&goods_bu_id=

 

 

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