국민건강보험공단은 ‘빅데이터 활용 전문위원단’이 공단 빅테이터를 활용한 연구 결과보고서를 제작해 배포했다고 밝혔다.

빅데이터 활용 전문위원단은 의학·약학·통계학 등 다양한 분야의 빅데이터 전문가로 구성되었으며, 이번 보고서는 공단 빅데이터를 활용한 보건의료분야 연구 성과로, 공단은 2019년도 전문위원 30명의 연구보고서 중 ‘우수’ 이상 평가 받은 12편을 책자로 제작했다.

강대용 교수(연세대 원주의대)는 2009년~2017년 공단 청구자료 및 건강검진자료를 활용, 한국인의 주요 사망원인 중 하나인 심혈관질환에 대한 예방 자료를 기반으로 딥러닝를 이용한 급성 심근경색증 예측모형을 구축하였다.

딥러닝 기법으로(LSTM, GRU, RETAIN)구축한 모형과 로지스틱 모형간의 비교에서는 모두 로지스틱 모형보다 높은 정확도를 나타냈으며 오분류율 역시 로지스틱 모형에 비해 딥러닝 모형이 매우 낮았다. AUC는 로지스틱 모형과 딥러닝 모형에서 비슷했으며 정확도는 LSTM과 GRU의 딥러닝 모형이 로지스틱 모형에 비해 높았고, RETAIN으로는 건강검진 시점별 변수 중요도가 산출되어 반복 측정 자료의 효율적 이용 가능성을 확인할 수 있었다.

고승현 교수(가톨릭대 성빈센트병원)는 당뇨병관리 실태를 세분화하고 취약계층을 선별해 맞춤형관리를 위한 대안을 제시했다. 당뇨병약제 연령별 처방현황에서 2015년도 이후 20-64세 사이(B, C) 중 젊은 연령층에서 SGLT2 억제제 사용이 빠른 속도로 꾸준히 증가하고, 전체 56.1%는 의원인 일차의료기관에서 당뇨병약제를 처방받고 있으므로 젊은 연령 환자군과 일차의료기관에 집중적인 지원과 효율적인 보건정책이 필요하다고 밝혔다.

그밖에 건강보험 청구 자료를 이용한 진료 에피소드 DB 구축 및 활용, HDL-콜레스테롤과 사망과의 관련성, 경제활동과 건강의 상호관계등 다양한 연구 성과가 있었다.

건보공단 김용익 이사장은 “앞으로도 전문위원단이 다양한 연구를 통해 공단 빅데이터의 활용성과 가치를 높이고, 보건의료 및 사회정책 분야의 다양한 수행 근거를 마련하는 것을 기대하겠다”고 밝혔다.

글=남정식 기자(rlaqudgjs930@naver.com)

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