의료명세서빅데이터분석 [Medical Claim Big Data] 2017. 12. 6. Copyright by LINEWALKS Inc.
개요 (Executive Summary) 의료명세서데이터. (Medical Claim Data.) 의료명세서빅데이터분석. (MDwalks Data Services.) 2
의료 + 빅데이터 Big Data. Medical Data. Precision Medicine. Real World Evidence. 의료데이터에서패턴을찾아내서유용한가치를만든다. 3
Healthcare System Analytics 출처 : Healthcare IT New 4
의료명세서 (Medical Statement) 우리나라는전국민건강보험을시행하고있으며전국민 5 천만명의의료보험청구명세서가연간 14 억건씩 건강보험심사평가원으로수집되고있습니다. 상병명 환자개인신상 ( 이름, 주민번호, 보험자등 ) 진찰료 입원료 투약및처방전료 주사료 마취료 이학요법료 정신요법료 이하 14 가지비용및진료처리항목 상세상병명 상병분류기호 수술여부항목 진료과목 상해요인 최초입원개시일 요양급여일수등 의료행위코드 의약품코드 ( 일반, 제품명 ) 치료재료코드 의료기기코드 행위수가 1 회투약량 1 일투여횟수 총투약일수 약품구분코드 수량 약품코드 단가 1 일투여횟수 총투약일수 처방일수등 의료명세서데이터 5
의료명세서데이터구조 명세서일반정보테이블 (200 table) PAT_AGE 숫자 8수진자연령 2개월이하 :0.2, 3-12개월 :0.9 SEX_TP_CD 문자 1성별구분코드 수진자수급자의성별구분 9: 기타, 1: 남, 2: 여 agg 숫자 8연령군 5세단위수진자연령의연령군 (5세단위별,16구간) dif 문자 1입원, 외래샘플구분 입원환자 ( 외래진료포함 ), 외래환자 ( 입원기록없는환자 ) 구분 DGRSLT_TP_CD 문자 1진료결과구분코드 요양급여비용명세서상최종진료일의환자상태를구분하여기재 1: 계속 2: 이송 3: 회송 4: 사망 5: 기타 9: 퇴원 DGSBJT_CD 문자 2 진료과목코드요양기관에서청구시기재한진료과목코드 DMD_TP_CD 문자 1청구구분코드 0: 일반청구, 1: 보완청구, 2: 추가청구, 3: 분리청구, 4: 상한제일반청구, 5: 상한제보완청구, 6: 상한제추가청구, 7: 상한제분리청구 (4-7 :2004.7.1부터사용) FST_IPAT_DD 문자 8최초입원일자 요양기관에그상병진료를위하여그달에최초내원한년 / 월 / 일. INSUP_CD 문자 1보험자코드 4: 건강보험 5: 의료급여 ( 본인일부부담금만국비지원 ) 7: 보훈국비환자 ( 진료비 ( 약제비 ) 전액을전액국비지원 ) IPAT_ARIV_PTH_TP_CD 문자 2입원도착경로구분코드 도착경로 (1: 타요양기관경유, 2: 응급구조대후송, 3: 기타 ) + 입원경로 (1: 응급실, 2: 외래 ) MSICK_CD 문자 6주상병코드 주된상병분류기호 ( 약국증상분류기호, 한방상병코드 ) RECU_DDCNT 숫자 8요양일수 수진자를진료한총일수 ( 투약일수포함 ) RECU_FR_DD 문자 8요양개시일자 수진자가진료를받기시작한일자, 조제투여일자, 최초내방일자 RVD_ADDC_RT 숫자 8심결가산율 진료개시일자기준의가산율, 공상가산율, 의료급여가산율 RVD_CT_TAMT 숫자 8심결CT총액 심사결정된 CT 총요양급여비용 RVD_INSUP_BRAMT 숫자 8심결보험자부담금 심사결과보험자가부담해야될금액 RVD_MRI_TAMT 숫자 8심결MRI총액 심사결정된 MRI 총요양급여비용 RVD_RPE_TAMT 숫자 8심결요양급여비용총액 심사결과수진자본인이부담해야될금액과보험자가부담해야될금액을합한요양급여비용총액 RVD_SLF_BRAMT 숫자 8심결본인부담금 심사결과수진자본인이부담해야될금액 SOPR_YN 문자 1수술여부 주된상병명과관련된수술을시행한경우 0: 비수술, 9: 수술 SPC_SYM_TP_CD 문자 4특정기호구분코드 특정기호기분코드 표5. 특정기호구분코드 SHEET 참조 SSICK_CD 문자 6부상병코드 명세서부상병코드 VST_DDCNT 숫자 8내원일수 수진자가진료를받기위해요양기관에내원한일수 ( 초진 + 재진 ). 입원일수 MAIDCL_CD 문자 1의료급여종별코드 의료보호대상자의의료보호종별구분코드 (1종, ~, 8종.) 1: 1종 2: 2종 4: 행려환자 5: 성병 6: 2종장애인 2차진료 8: 2종장애인 1차진료 RECU_TO_DD 문자 8요양만료일자 수진자가진료받기를종료한일자 RADT_DIAG_YN 문자 1방사선진단여부 방사선진단여부 RADT_TRET_YN 문자 1방사선치료여부 방사선치료여부 NO 숫자 8수진자고유번호 요양기관에서진료받은자의주민등록번호 개인정보보호- 주민번호사용하지않고임의의연번사용 YNO 숫자 8요양기관고유번호 지역별, 종별건강보험지정을인정한요양기관지정번호, 총 8자리로구성 1~2자리 : 지역코드, 3자리 : 요양기관종별, 4자리 : 병원, 보건기관한방기관구분, 5~8자리 : 일련번호 개인정보보호- 요양기관기호사용하지않고임의의연번사용 key 숫자 8명세서연결코드 명세서레벨의팩트간조인 Key 출처 : 건강보험심사평가원보건의료빅데이터개방시스템 6
의료명세서데이터구조 진료내역테이블 (300 table) key 숫자 8 명세서연결코드명세서레벨의팩트간조인 Key CZ_CD 문자 2 항코드 요양급여비용명세서항코드 01: 진찰료, 02: 입원료, 03: 투약료, 04: 주사료, 05: 마취료, 06: 이학요법료, 07: 정신요법료, 08: 처치및수술료, 09: 검사료, 10: 영상진단및방사선치료료, L: 요양병원정액, S: 특수장비, T: 특수재료, V: 보훈등 100 분의 100 본인부담 W: 비급여, X: 정신과정액 ITEM_CD 문자 2 목코드항코드소분류단위로부여된번호기재 표 3. 항코드 목코드 SHEET 참조 DIV_TY_CD 문자 1 분류유형코드 명세서의분류코드구분 (1: 수가, 2: 준용수가, 3: 약가, 4: 수입, 원료, 조제, 제제, 7: 협약, 8: 치료재료 ) ( 한방 - A: 수가, B: 준용수가, C: 약가, H: 치료재료 ) DIV_CD 문자 9 분류코드구분코드 (DIV_CD) I_II_TP_CD 문자 1 1_2 구분코드 진료코드의요양기관종별가산율적용여부를구분하기위한코드 I : 기본진료료, 약제, 치료재료, 위탁검사및혈액료등상대가치점수표상의요양기관종별가산율이적용되지아니한항목 II : 요양기관종별가산율이적용되는진료행위항목 UNPRC 숫자 8 단가진료내역분류코드별단가 DD_MDQTY_OR_EXEC_FQ 숫자 8 일일투여량또는실시횟수 1일총투약량 ( 소수셋째자리에서 4사5입하여소수둘째자리까지 ) 을기재 TOT_MDC_DDCNT_OR_EXEC_ FQ 숫자 8 총투여일수또는실시횟수총투여일수또는실시횟수 AMT 숫자 8 금액 단가 * ( 일일투여량또는실시횟수 ) * ( 총투여일수또는실시횟수 ) = 금액 LN_NO 숫자 8 줄번호진료내역줄번호 GNL_NM_CD_8 문자 9 일반명코드 8 자리약가주성분등재약, 수입약의일반명코드 출처 : 건강보험심사평가원보건의료빅데이터개방시스템 7
의료명세서데이터구조 상병내역테이블 (400 table) key 숫자 8 명세서연결코드 명세서레벨의팩트간조인 Key SNO 숫자 8 일련번호 일련번호 SICK_DGSBJT_CD 문자 2 상병진료과목코드 실제진료를받은진료과목또는상병명에해당되는진료과목별코드 DMD_SICK_SYM 문자 7 청구상병기호 통계청고시제1993-3호 ( 93.11.20) 에의거한국표준질병사인분류기호 DMD_DGSBJT_CD 문자 2 청구진료과목코드 진료를받은진료과목 ( 병원급이상 ) 또는상병명에해당하는진료과목 ( 의원급 ) 을기재하되, 진료과목이 2 개이상에해당되는경우상병별로모두기재 출처 : 건강보험심사평가원보건의료빅데이터개방시스템 8
의료명세서데이터구조 처방전상세내역테이블 (530 table) key 숫자 8 명세서연결코드명세서레벨의팩트간조인 Key LN_NO 숫자 8 줄번호진료내역줄번호 DIV_TY_CD 문자 1 분류유형코드 UNPRC 숫자 8 단가진료내역분류코드별단가 FQ1_MDQTY 숫자 8 1 회투약량 1 회환자에게투약한량 명세서의분류코드구분 (1: 수가, 2: 준용수가, 3: 약가, 4: 수입, 원료, 조제, 제제, 7: 협약, 8: 치료재료 ) ( 한방 - A: 수가, B: 준용수가, C: 약가, H: 치료재료 ) DD1_MDQTY 숫자 8 1일투약량 1일환자에게투약한량 TOT_MDC_DDCNT_OR_EXEC_ FQ 숫자 8 총투여일수또는실시횟수 총투여일수또는실시횟수 AMT 숫자 8 금액 단가 * ( 일일투여량또는실시횟수 ) * ( 총투여일수또는실시횟수 ) = 금액 GNL_NM_CD_8 문자 9 일반명코드 8 자리약가주성분등재약, 수입약의일반명코드 출처 : 건강보험심사평가원보건의료빅데이터개방시스템 9
의료명세서데이터화면 의료명세서에는질병 - 의료행위 - 의약품 - 치료재료등이세세히기록 (Log) 되어있습니다. [ 의료명세서데이터화면 ] 건강보험심사평가원표본전체환자데이터셋 (HIRA-NPS) 의데이터스키마기준으로임의생성한화면입니다. 10
의료명세서데이터이용현황 의료명세서데이터는의료시스템정책연구, 의약품사용, 질병발생에대한원천자료이며, 수많은의료연구 기관과제약회사그리고공공기관이현재데이터분석을수행중입니다. 11
의료명세서데이터분석의문제 의료명세서데이터를활용하고자하는모든사람은다음과같은문제가직면합니다. 데이터가너무많고무슨내용을담고있는지알수가없다. [ 의료명세서데이터화면 ] 12
의료명세서데이터레이크 데이터레이크 (Datalake) 는대규모데이터를요소별로분해해서저장하며활용목적에따라필요한데이터들을 추출하는시스템입니다. Collect Medical Statements Build Data lake system Retrieve Relational Data Demographic Payments Diseases Medicines Treatments Medical Devices Medical Materials Hospital Info Disease Medication Surgery Medicine Materials Diseases Medications Medicines (Personal or Cohort) 13
의료명세서데이터레이크 데이터레이크를사용하여목적하는데이터마트 (Data Mart) 를생성하고, 이를탐색해갈수있습니다. 명세서일반정보테이블 (200 table) 진료내역테이블 (300 table) MM080 간섭파전류치료 (ICT) C3710 당검사 AA254010 재진진찰 상병내역테이블 (400 table) M511 신경병증을동반한요추및추간판장애 I10 본태성 ( 일차성 ) 고혈압 E116 인슐린비의존당뇨병 처방전상세내역테이블 (530 table) 513700AT sitagliptin 50mg 당뇨병용제 100903AT aceclofenac 0.2g 해열, 진통, 소염제 170801AT hydrochlorothiazide 25mg 이뇨제 222805AT ranitidine 75mg 소화성궤양용제 107601AT amlodipine besylate 5mg 혈압강하제 14
의약품기준데이터탐색 (Pharmacy EDA) 의료명세서모든의약품을기준으로코호트인포그래픽을작성하였습니다. 의약품주성분별데이터그래프 1. 의료연구 : 의약품 - 질병사용성분석 2. 산업계 : 의약품총사용량 시장크기분석 3. 산업계 : 복합제 신약기반데이터분석 15
MDwalks -Pharm. 의약품의사용추세 (trends) 와연결성분석을제공하는서비스입니다. 16
MDwalks -Pharm. 의약품주성분 진단과 질병을연결한그래프와데이터를제공합니다. [ 엠디웍스트렌즈 : 미소프로스톨 Usage Flow 분석화면 ] 17
MDwalks -Pharm. 의약품이사용되는상병과동시에빈번하게같이처방되는의약품 (Frequent-Pattern) 네트워크분석을제공합니다. [ 엠디웍스트렌즈 : 미소프로스톨 Usage Flow 분석화면 ] 18
MDwalks -Pharm. 질병기준처방의약품집합을추출합니다. 19
지역기준의료기관데이터탐색 (Hospital EDA) 의료명세서데이터를전국지역에분산하여시각화분석을하였습니다. 전국행정동단위별명세서분포시각화 1. 공공정책 : 의료수요분석 / 의료사각지대분석 2. 공공정책 : 의료이용행태빅데이터분석 3. 산업계 : 개원 / 개국지역분석서비스 20
MDwalks -Map. 메디맵은인구수대비의료기관밀집도데이터를제공합니다. http://medimap.net 인구수데이터수집 + 인구수대비병원밀집도추출 + 질환별수요 공급모델개발 = 지역별병원 / 약국개폐업분석 21
MDwalks -Map. 메디맵은인구수대비의료기관밀집도데이터를제공합니다. 서울시치과의원밀집도 강원도산부인과밀집도 22
질병통계기준데이터탐색 (Disease -EDA) 전국단위질병분포시각화 1. 공공정책 : 질병통계분석 2. 공공정책 : 질병부담도 (Burden of Disease) 분석 3. 병원진료 - 경영분석서비스 23
MDwalks Burden of Disease. 질병부담도 (Burden of Diseases) 데이터를추출분석하고있습니다. 24
MDwalks Burden of Disease. 질병부담도 (Burden of Diseases) 데이터를추출분석하고있습니다. 25
MDwalks Burden of Disease. 질병부담도 (Burden of Diseases) 데이터를추출분석하고있습니다. 26
MDwalks Burden of Disease. 질병부담도 (Burden of Diseases) 데이터를추출분석하고있습니다. 27
의약품사용성분석 : 설파살라진 - 코르티코스테로이드 -> TNF-α 억제제 항염증약 ( 설파살라진 / 코르티코스테로이드 ) 에서 TNF-α 억제제 ( 종양괴사인자알파억제제 ) 변화데이터추출 설파살라진 / 코르티코스테로이드메타데이터생성 설파살라진 / 코르티코스테로이드복용환자군추출 [ 데이터레이크 ] 설파살라진 / TNF- α 억제제제품별데이터탐색분석 데이터학습 (Data Learning) [ 엠디웍스엔진 ] Switch In/Out 데이터추출 28
의약품사용성분석 : 설파살라진 - 코르티코스테로이드 -> TNF-α 억제제 항염증약 ( 설파살라진 / 코르티코스테로이드 ) 에서 TNF-α 억제제 ( 종양괴사인자알파억제제 ) 변화데이터추출 명세서데이터 / 환자데이터추출 크론병 (K50), 궤양성결장암 (K51) Switch Data Top 10. 29
의약품사용성분석 : 설파살라진 - 코르티코스테로이드 -> TNF-α 억제제 항염증약 ( 설파살라진 / 코르티코스테로이드 ) 에서 TNF-α 억제제 ( 종양괴사인자알파억제제 ) 변화데이터추출 데이터추출및인포그래픽생성 연도별명세서수 연도별환자수 연도별처방량 연령별처방량 지역별처방량 종별처방량 30
의약품사용성분석 : HMG-CoA 환원효소억제제 (reductase inhibitor) a.k.a 스타틴 스타틴의약품내에서의사용변화데이터추출 메타데이터생성 31
의약품사용성분석 : HMG-CoA 환원효소억제제 (reductase inhibitor) a.k.a 스타틴 스타틴의약품내에서의사용변화데이터추출 명세서데이터 / 환자데이터추출 Switch Data Top 10. 32
의약품사용성분석 : HMG-CoA 환원효소억제제 (reductase inhibitor) a.k.a 스타틴 스타틴의약품내에서의사용변화데이터추출 2015 년도 Statin Switch InOut 그래프 33
의약품사용성분석 : HMG-CoA 환원효소억제제 (reductase inhibitor) a.k.a 스타틴 스타틴의약품내에서의사용변화데이터추출 데이터추출및인포그래픽생성 연도별처방량 연령별처방량 진단과별처방량 34
의료명세서내의데이터연결분석 의료명세서데이터탐색을위한시스템을구축하면목적에따라데이터를연결하여분석할수있습니다. 동시에처방되는의약품 지속적으로필요한치료재료 / 의료기기 Pharmaceutical Data 동시에사용되는의약품과치료재료 Medical Device& Medical Material 질병에어떤약을처방하는가 치료재료가어떤의료행위에쓰이는가 Disease Data 질병에어떤의료행위를하는가 Medical Treatment 합병증과후속질병 특정의료행위와후속의료행위의연결성 35
의료 + 빅데이터 Big Data. Medical Data. Precision Medicine. Real World Evidence. 의료데이터 + 패턴을찾아 + 유용한가치 의료인분야전문가 데이터엔지니어 사용자 36
MDwalks Engine. 의료전문지식으로필요한데이터를정의 (Define) 하고, 이를데이터엔진에학습시켜서지속적으로데이터를분석추출하는시스템으로발전하고있습니다. MDwalks Engine 37
MDwalks Site. 엠디웍스사이트를통해의료기관, 공공기관, 헬스케어기업들과협업하고있으며, 의료명세서내의데이터패턴을찾아내고빅데이터를생성하여공개하고있습니다. http://mdwalks.net 38
마치며.. 1. 의료명세서빅데이터는매우큰가치가있습니다. 헬스케어시스템의환자수요와의료공급데이터를분석할수있습니다. 2. 의료명세서데이터를탐색분석 (Exploratory Data Analysis) 를수행할때더의미있는패턴을찾아갈수있습니다. 3. 빅데이터는앞으로의일을예측하는것이아니라현재어떤일이일어나고있는지알아채고, 가설을빠르게검증하고변화에만들어갈수있게하는지침입니다. 39
감사합니다. Contact : yonghyun@linewalks.com web@linewalks.com