제44차 대한비만학회 춘계학술대회, (9 April, 2016) 건강보험 빅데이터 구조 및 활용 국민건강보험공단 빅데이터운영실
건강보험제도 운영 국민건강보험 건강보험 가입자 & 의료급여 수급권자 의료기관 검진기관 장기요양기관 2
자격관리를 위한 자료원 정보 출생& 사망 정보 사업자 등록 & 근로자 정보 의료급여수급권자 등록 정보 가족관계 정보 국가유공자 등록 정보 출입국 관리 정보 군 입대 정보 장애 등록 정보 거주지(주소) 정보 보유 기관 행망 DB 국세청 보건복지부 행망 DB 국가보훈처 법무부 병무청 보건복지부 행망 DB 3
자격 관리 기관 행정자치부 국세청 근로복지공단 국가보훈처 법무부 병무청 행망 사회보험 네트워크 일일 변화 프로세스 데이터 구축 데이터 프로세스 데이터 정제 장애인 저소득가구 자격관리 시스템 목표설정 데이터 반영 데이터 검증 통합 자격DB 가입자 정보 자격 정보 내부 연계 보험료 수신 시스템 건강검짂 시스템 사후지급시스템 노인장기요양 시스템 의료서비스 시스템 수짂자 자격 확인 시스 템 인터넷 서비스 & 고객관리 서비스 기타 국민연금 기타 개인 임의계속가입자 피부양자 보험료 부과 (국민건강보험 공단) 사업장(EDI) 사업장 정보 노인장기요양 인정 정보 4대 사회보험 외부 제공 국회 감사원 건강보험심사평가원 KT EDI 기타 4
보험료 징수를 위한 자료원 정보 개인소득 정보 재산세 정보 연금소득 정보 사업자 등록 정보 보유 기관 국세청 - 지방정부 - 국토교통부 연금기관 국세청 5
건강검진, 의료이용 및 평가 자료원 정보 청구 정보 청구 심사 정보 산업재해 정보 의료기관 정보 의료서비스 평가 정보 검진기관 정보 장기요양서비스 정보 보유 기관 검진/의료기관 건강보험심사평가원 근로복지공단 의료기관 건강보험심사평가원 검진기관 장기요양기관 6
전산화된 청구 시스템 의료기관(83,811) Health Screenings Facilities 검진기관(17,302) (17,302) 전산 청구 100% 건강보험 빅데이터 장기요양기관(15,056) 7
건강보험 빅데이터의 주요 변수 - 1 인구사회적 변수 성별 나이 출생 사망 장애 거주지역 남 / 녀 수짂시점/ 연도말 출생일자 사망일자 장애유형(15개) 장애등급(6개) 등록일자 환자, 의료기관, 사업장 시굮구 수준/지오코딩 가입자 유형 보험료 사업장 유형 직장가입자 및 피부 양자 지역세대주 및 세대 원 의료급여수급권자 금액 십분위분배율 조정 금액 산업 분야 사업장 규모 8
건강보험 빅데이터의 주요 변수 - 2 건강행태 및 검사 흡연 음주 건강행태 흡연 이력 양 / 기갂 음주 이력 양 / 기갂 싞체활동 걷기 / 보통 정도 / 격렬 질병과거 력 과거 & 심혈관계 질환 및 암 가족력 정싞건강 인지 / 우울 싞체계측 혈액검사 암 생의학적 검사 신장 / 체중 / 허리둘레 시각 & 청각 측정 혈압 (수축기 / 이완기) 공복혈당 / 콜레스테롤 / HDL / 중성지방 /LDL 갂 & 신장 기능 검사 검짂 대장내시경 또는 자궁경 부암검사 생검 9
건강보험 빅데이터의 주요 변수 - 3 의료이용 및 의료기관 변수 의료이용 질병 ICD-10 코드 내원 / 외래 인력 의료이용 응급실 / 중환자실 재원기갂 시설 처방일수 비용 공단부담 / 본인부담 장비 진료상세 의료 행위 및 치료재료 약물 약물 주성분 약물 제품명 투약량 의료기관 의사, 갂호사, 치료사 의 수 의학 전문가 병동 / 병상 / 중환자실 / 응급실 CT / MRI / PET 10
건강보험 빅데이터의 활용 다양한 분야에서 빅데이터 활용 가능 활용 카테고리 관점 : 정보 제공, 일일서비스 및 연구 자료 연구 공동 연구 표본코호트DB 일일 서비스 목표집단 설정 및 맞춤형 서비스 개인건강기록서비스 (My Health Bank) 국민건강알람서비스 정보 제공 비만 흡연 기대수명 National Health Health Insurance Insurance Service Service 11
공동 연구 근거 기반 정책에 기여하는 연구 공공의 관심사를 포함하는 연구 근거 기반 임상 가이드라인에 기여하는 연구 공단 데이터의 활용성을 향상시키는 연구 (data cleaning, 조작정 정의 등) 12
Collaborative Research For Evidence-based Policy 90 EX : Life expectancy by region & income level 85 80 75 70 65 Seoul Busan Daegu Incheon Gwangju Daejeon Ulsan Gyeonggi 서울특별시 부산광역시 대구광역시 인천광역시 광주광역시 대전광역시 울산광역시 경기도 I(Lowest) II III IV V(Highest) 13
36.58 N 36.6 N 36.62 N 36.64 N 36.66 N 36.68 N 36.7 N 36.72 N 36.58 N 36.6 N 36.62 N 36.64 N 36.66 N 36.68 N 36.7 N 36.72 N 36.58 N 36.6 N 36.62 N 36.64 N 36.66 N 36.68 N 36.7 N 36.72 N 36.58 N 36.6 N 36.62 N 36.64 N 36.66 N 36.68 N 36.7 N 36.72 N Collaborative Research For Evidence-based Policy EX : Monitoring side effect of drinking water fluoridation program hfx_smr2002 2002 2002년 hfx_smr2005 2005 2005년 [0.03,0.09) [0.09,0.12) [0.12,0.13) [0.13,0.19) [0.19,0.75] [0.05,0.17) [0.17,0.2) [0.2,0.21) [0.21,0.25) [0.25,0.77] 127.35 E 127.4 E 127.45 E 127.5 E 127.55 E 127.35 E 127.4 E 127.45 E 127.5 E 127.55 E hfx_smr2010 2010 2010년 hfx_smr2012 2012 2012년 [0.18,0.22) [0.22,0.23) [0.23,0.27) [0.27,0.28) [0.28,0.39] [0.14,0.24) [0.24,0.27) [0.27,0.29) [0.29,0.31) [0.31,0.39] 127.35 E 127.4 E 127.45 E 127.5 E 127.55 E 127.35 E 127.4 E 127.45 E 127.5 E 127.55 E 14
Collaborative Research For Evidence-based Policy Smoking High BMI Alcohol High BP HPS Dietary habit HSS High FBS MMS CVD MRS Physical Acti disorder Lipid activity disorder HPS: Health Promotion Services HSS: Health Screening Services MMS: Medical Management Services MRS: Medical & Rehabilitation Services Planning & Providing Services Needed by comparison with other regions or workplaces 15
Collaborative Research For Evidence-based Policy EX : Obesity 16
Collaborative Research Having Public Concern EX : Disaster epidemiology Occurring event 17
Collaborative Research Having Public Concern EX : Iatrogenic HCV 환자 수 방문 2년 이내 방문 후 실인원 첫방문 급성HCV 만성HCV 갂암 2002 2,930 2,930. 1 134 2003 2,668 2,043 1 2 89 2004 2,095 1,705 4 4 50 2005 2,706 2,225 12 5 45 2006 2,470 1,749 15 5 42 2007 2,544 1,735 2 4 48 2008 2,505 1,496 1 4 40 2009 2,299 1,224 4 1 18 2010 2,208 1,105 3 1 9 2011 2,494 1,247 4. 4 2012 2,520 1,175 7 7 2 2013 2,703 1,308 20 39 9 2014 2,756 1,247 24 54 4 2015 1,266 339.. 1 2004. 9. Open 18
Collaborative Research Having Public Concern EX : Obesity paradox 34,775 2005년 일반1차검짂 만 40세 남성 수검자 혈압 120/80 미만 BMI 17.0~33.0 0.5 단위 구분 28,853(A) 2002~2005년 고당지심뇌신 과거력 (-) 2006~2015 사망 21,872(B) 2005년 Charlson s Comorbidity Index 0점 2006~2015 고혈압약제 처방 19
Collaborative Research Having Public Concern EX : Obesity paradox (A) 25.00% 3.50% 20.00% 3.00% 2.50% 15.00% 2.00% 10.00% 1.50% 1.00% 5.00% 0.50% 0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0.00% HTN_0615 DTH_0615 20
Collaborative Research Having Public Concern EX : Obesity paradox (B) 25.00% 2.50% 20.00% 2.00% 15.00% 1.50% 10.00% 1.00% 5.00% 0.50% 0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0.00% HTN_0615 DTH_0615 21
Collaborative Research Having Public Concern EX : Obesity paradox (A) 40~44 male 25.00% 3.50% 20.00% 3.00% 2.50% 15.00% 2.00% 10.00% 1.50% 1.00% 5.00% 0.50% 0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0.00% HTN_0615 DTH_0615 22
Collaborative Research Having Public Concern EX : Obesity paradox (B) 40~44 male 25.00% 2.50% 20.00% 2.00% 15.00% 1.50% 10.00% 1.00% 5.00% 0.50% 0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0.00% HTN_0615 DTH_0615 23
Collaborative Research For Evidence-based Clinical Guidelines EX : Medication patterns before UGI bleeding (2 weeks) 12.0% 10.0% 8.0% 26.8% 30.4% 30.2% 30.5% 30.5% 8.7% 8.9% 8.2% 8.1% 32.0% 9.1% 33.3% 10.0% 35.0% 32.0% 32.2% 10.5% 30.0% 9.8% 25.0% 6.0% 7.3% 5.6% 6.1% 6.5% 6.7% 7.1% 20.0% 15.0% Antiplatelet (Lt) Steroid (Lt) PPI (Lt) 4.0% 2.0% 2.5% 2.2% 3.5% 3.7% 2.6% 3.0% 4.1% 3.3% 2.9% 2.6% 2.5% 2.7% 2.7% 10.0% 5.0% NSAID (Rt) 0.0% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 0.0% 24
Collaborative Research For Evidence-based Clinical Guidelines EX : Prevalence of Geriatrics diseases 4.50% 4.00% 3.50% 3.00% 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% 1.70% 0.53% 0.38% 2.06% 0.65% 0.50% 2.24% 0.78% 0.61% 2.61% 1.00% 0.77% 3.00% 3.00% 1.32% 1.05% 1.47% 0.07% 0.09% 0.12% 0.15% 0.19% 0.22% 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 25 3.16% 1.62% 3.26% 1.68% 1.17% 1.15% 1.13% 3.65% 3.44% 1.78% 1.82% 3.65% 1.92% 3.90% 2.04% 1.22% 1.21% 1.20% 1.18% 0.30% 0.32% 0.37% 0.41% 0.46% 0.46% Fall Delirium Incontinence Decubitus ulcer
Collaborative Research For Evidence-based Clinical Guidelines EX : Prevalence of Geriatrics diseases Fall Delirium Incontinence Decubitus ulcer 26
Collaborative Research For Evidence-based Clinical Guidelines EX : Frequency of patients treated with chemotx* & RT 500,000 450,000 437,707 470,976 465,111 400,000 350,000 300,000 250,000 200,000 261,479 290,049 315,706 336,059 360,221 385,812 CHEMO RT 150,000 100,000 50,000 53,571 58,823 66,494 72,801 76,815 82,866 88,687 88,979 76,422 0 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 * ChemoTx: EFT_DIV_CD= 421 27
Collaborative Research For Evidence-based Clinical Guidelines EX : Frequency of patients treated with chemotx* 2006 2014 1 methotrexate 2.5mg megestrol acetate 40mg 2 megestrol acetate 40mg methotrexate 2.5mg 3 cisplatin 50mg leuprolide acetate 3.75mg 4 fluorouracil-5 500mg tamoxifen citrate(as tamoxifen) 20mg 5 cisplatin 10mg cisplatin 50mg 6 fluorouracil-5 250mg fluorouracil-5 1000mg 7 tamoxifen citrate(as tamoxifen) 10mg cisplatin 10mg 8 doxifluridine 200mg cyclophosphamide 500mg 9 doxifluridine 100mg megestrol acetate 625mg 10 leuprolide acetate 3.75mg letrozole 2.5mg * ChemoTx: EFT_DIV_CD= 421 28
개별 연구를 위한 표본코호트DB 층화표본추출법에 의해 국민건강정보DB에서 추출 개인정보보호 심의를 거쳐 개별 연구자에게 제공 (2014.07) 현재까지 100건 이상의 연구 수행 29
개별 연구를 위한 표본코호트DB 국민건강보험 포털 (http://www.nhis.or.kr/) 표본코호트DB (http://nhiss.nhis.or.kr/) 30
개인건강기록서비스(Personal Health Record) My Health Bank 서비스 본인 인증 과정을 통해 제공 건강검진 결과 최근 5년 간 검진결과 누적 투약 내역 최근 1년 간 투약기록 조회 건강검진 투약 내역 진료 내역 최근 1년 간 진료기록 조회 본인 입력정보 혈압, 당뇨 등 본인이 입력한 정보 누적 진료 내역 본인 입력정보 31
나이(연도) 건강위험평가(Health Risk Appraisal, HRA) 개인의 위험요인 기준 (흡연, 음주, 운동여부, 비만, 혈압, 혈당 등) 실제 나이, 건강 나이, 목표 나이 계산 위험요인 관리를 위한 가이드라인 제공 50 실제연령 실제나이 건강나이 목표나이 49 실제 나이 47 건강 나이 49 위험 요인 제거 목표 나이 45 48 46 44 45 45 43 47 45 42 2009-02-19 2011-08-30 32
지역별 위험 예측 모델 진료 추이 검색 트렌드 33
한국인 건강지수(참조표준) 34
NHI Atlas 35
NHI Atlas 구축 - 1 40~80분 이상의 응급실 이송 시간 - 응급환자의 사망률 36
NHI Atlas 구축 - 2 병상이 많을수록(500병상 이상) 중증도보정 사망비 감소 사망률 차이 20% 2 (Adj R =0.3637) 1.25 1.235 5% 1.00 1.074 1.025 0.75 0.50 500병상+ 구성비 500병상+ 구성비 500병상+ 병원 20% 이상 >20% 20% 미만 20% 없음 0% 권내 이용 중증도보정 사망비 NHIS 2015, Unpublished 37
NHI Atlas 구축 - 3 전 국민의 약 15%가 입원 병상 이용에 취약함 권역 내 500병상 이상 종합병원 권역 수 인구수(만) 병상 구성비(%) 0% 27 (47.4%) 760 (14.7%) 20% 14 (24.6%) 1,800 (34.9%) > 20% 16 (28.1%) 2,600 (50.4%) NHIS 2015, Unpublished 38
빅데이터를 활용한 감염병감시체계 보건의료 빅데이터 플랫폼(범 정부 컨트롤타워) 질병 예방 알람서비스 건강보험 빅데이터 플랫폼 의료 이용지도 서비스 DUR 질병관리본부 감염병 신고 + SNS 교통 카드 모바일 통신 출입국 자료 수진자 조회 감염병 위험굮 정보제공 알람서비스 출입국 자료연계 병의원 내원환자 감시체계 지역사회 감염 감시체계 국제사회 감염 감시체계 <복지부+질병관리본부> < + 행자부&지자체> < + 외교부> 39
개인건강기록서비스 확대 현재 미래 라이프로그데이터 운동 혈압 홈페이지를 통한 건강정보 제공 자가건강관리 지원 건강정보 건강검진결과 건강행태문진 질병과거력 투약정보 본인입력정보 질병예측 건강위험평가 뇌졸중 예측 대사증후굮 관리 비만관리프로그램 식이 혈당 영상자료 CT MRI X-선 초음파 개인 동의 의료공급자와 공유 정보 업데이트 치료 및 상담 건강정보 이송 40
Thank you for listening! parkjh@nhis.or.kr