그러나 건강보험 빅데이터가 제 역할을 하기 위해서는 데이터의 잠재력을 극대화할 수 있도록 돕는 연구와 체계 구축이 필요하다는 분석이다.

 

국민건강보험공단은 최근 건보공단 일산병원과 함께 제3회 보건의료 빅데이터 연구 학술대회를 온라인으로 개최했다.

 

학술대회는 건강보험 빅데이터 기반의 연구사례를 공유하기 위해 개최된 것으로 올해는 코로나19와 관련된 빅데이터 활용 사례가 공개됐다.

 

일례로 건보공단 김동욱 건강서비스센터장은 재난지원금 건강보험료기준 지급 대상자 분석 및 2차 유행대비 현황파악 연구, 코로나 환자의 기초분석 및 기저질환 별 사망위험 분석을 통한 격리시설 수용자와 병원 입원자 구분 운영 등에 빅데이터를 활용했다고 밝혔다.

 

또한 김동욱 센터장은 “코로나19로 인한 의료이용 변화를 관찰한 결과 올해 4월 기준 고혈압과 당뇨, 암 질환의 외래 건수는 예년에 비해 큰 변화가 없었다”며 “다만 호흡기 질환의 경우 눈에 띄게 감소했다”고 설명했다.

이처럼 빅데이터를 통해 코로나19 상황 대응에 필요한 다양한 연구 결과를 도출할 수 있으나, 아직 이를 통해 예방 체계를 마련하거나 역학조사 시스템을 구축하는 데는 한계가 관찰된다.

 

연세대 원주의대 김재용 인공지능·빅데이터 의학센터 연구교수는 “감염병 예방 단계를 예로 들면 예방접종 대부분이 비급여이므로 시판 후 감시가 매우 제한적이고, 질병관리본부의 데이터베이스도 모집단 기반이 아니므로 효과성 평가는 사실상 어렵다”고 밝혔다.

 

감염병을 치료하는 단계에서는 치료제가 특이적인 경우에만 유용하다. 코로나19에는 해당사항이 없다. 그나마 실시간으로 관찰 가능한 것은 DUR(의약품안전사용정보시스템) 정도로 간접 모니터링을 시도할 수 있다.

 

하반기 코로나19 상황 변화에 따라 빅데이터의 잠재력을 극대화할 필요가 있다는 분석이다.

 

김재용 교수는 “집중 유행기였던 2~3월의 상세진료내역 데이터베이스의 완성도가 상승해 진단, 의료이용, 전파, 중증도, 건강결과, 비용 등에 대한 보다 객관적 평가가 가능해졌다”며 “코로나19뿐만 아니라 다른 감염병들과의 비교, 타 질병에 미친 영향 등도 연구할 수 있다”고 설명했다.

 

다만 “감염병 관리에서 건강보험 빅데이터의 잠재력을 극대화하는 IT 기반의 시스템 구축 논의가 미진하다”며 “방역에 도움이 되는 정보의 적시 생산이 중요한데, 관련 연구 공모들은 증가했지만 실질 변화가 미흡한 상황”이라고 밝혔다.

 

이어 “코로나19와 유사한 독감 등의 질환군 창궐이 예상되는 11월 이전에 전달체계 등 시스템 준비가 필요하다”며 “코로나19에 국한된 것이 아닌 예방접종을 포함한 감염병, 더 넓게는 보건의료전달체계 차원의 검토가 요구된다”고 강조했다.