20140417_붙임3_건강보험심사평가원의 의료정보 컨텐츠 개발

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Transcript 20140417_붙임3_건강보험심사평가원의 의료정보 컨텐츠 개발

건강보험심사평가원의 의료정보 콘텐츠 개발
- 의료경영지원 서비스 및 맞춤형 병원찾기 서비스 진료정보분석실
김록영 부연구위원
1
의료산업 수요예측 지원 서비스구성도
서비스 모델 수립
의료산업 수요예측 지원 서비스 기능구성도
•서비스 파급효과가 큰 수요자 중심의 맞춤형 서비스인 의료산업 수요예측 지원 서비스의 상세 기능구성도
•요양기관 및 의료인 대상의 의료경영지원 서비스, 의료소비자 대상의 진료비 예측서비스로 구분
의료산업 수요예측 지원 서비스 기능구성도
의료 정보 콘텐츠 지원 서비스
의료경영 지원
개원지역 예측
 지역기반 상권분석
 규모별,전문의 별 병원정보
 날씨 별 진료내역 정보
 지역별 폐업정보
동료의사 진료검색
 지역별 약처방 분석
 요양기관별 약처방 분석
 상병별 진료기간 분석
요양기관운영 지원
 의료기관 청구진행정보
 타기관 현황 비교 정보
 우리병원 평가등급 비교
 우리지역 유행질환 예보
치료처방 의견교환
 커뮤니티 서비스
 요양기관 홈페이지 연계
범
례
예측 서비스
지원 서비스
맞춤형 병원 찾기 서비스
맞춤형 병원 찾기
 자연어 질환/진료정보 분석
 신체 부위별 질환/진료정보 분석
 지식분류체계를 활용 연관어 분석
 진료비용 : 평균, 최소, 최대
 진료기간 : 평균, 최소, 최대
 다빈도 처방약 정보
 맞춤형 병원 평가정보
 맞춤형 위치기반 병원 정보
2
의료경영지원 서비스
3
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 예측 서비스 프로세스
개원지역 예측
개원지역 예측 서비스 프로세스
예측 서비스 제공
지리정보 시스템
현황분석 DB
개원
의료인력
(개원희망의)
지역 상권분류
개원 요양기관 종류
월별, 년별 예측
상권 유형 및 배후조건
부동산
114연계
 의료 수요 예측
- 생활지수(소득수준, 소비수준)
- 의료소비지수(진료비,환자수)
- 주변상권분석(주거인구,상권)
예측 모형
마이닝
모델 예측
모델 예측
패턴분석
통계청
연계
현황 분석
예측 분석
심평원
내부DB
부동산
정보
주거인구,
직장인구수 등
요양기관
현황(통계)
의료서비스
소득수준 파악
의료서비스
수요현황파악
의료서비스
공급현황파악
1. 현황파악
2. 시뮬레이션
3. 비교정보 제공
입지분석을 통해
최적의 개원지역 선정
개원예측을 통해 개원 후
환자 및 매출 예측
동급,동종 요양기관의
운영현황 정보 비교 제공
 의료 공급 예측
- 주변 요양기관 현황 분석
- 요양기관 입지 분석
- 요양기관 매출 예측
- 요양기관 경쟁환경 분석
 개원희망의에게 특정지역 의료서비스의
수요와 공급현황을 제공하고
 개원 후 운영상태를 예측해주는 서비스
제공방안
 현황 제공 서비스
- 개원을 희망지역의
- 의료수요정보(환자수, 소득수준 등)
- 의료공급정보(동종요양기관 현황 등)
 예측 모형 서비스
- 개원 희망지역에 개원을 하는 경우
- 개원 1년 초기 매출 예상
- 개원 1년 후 매출 추이 예상
- 동종요양기관과의 예상 경쟁 지수
데이터 제공방안
 심평원 내부 정보
- 요양기관 현황, 진료내역 및 DRG내역
- 심사결정내역
 외부연계 정보
- 통계청 : 주거인구수, 직장인구수
- 부동산114 : 부동산 시세 정보
- 카드사 : 카드 매출 정보(지수화 필요)
 예측 모형 정보
- 마이닝 예측모델, 패턴분석 모델 구축
4
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 예측 서비스 흐름도
•요양기관 정보 상세 내역은 건강보험심사평가원이 보유한 자료를 활용
•주거정보(인구 수, 가구수 등)은 통계청 연계
•소득수준을 추정하기 위한 부동산 시세는 부동산 114등과 링크를 통해 연동
기본 화면 구성 예시
로그인
의료인력
(개원희망의)
주요항목 입력
• 전문 진료과목
• 예상규모
- 의료인 수
- 예상 병상수
- 보유 의료기기
• 조정변수
- 희망매출
- 최소매출
- 개원지역
출력화면 조회
1.현황파악
개원희망
지역의
입지분석
2.시뮬레이션
시뮬레이션을
통한 개원예측
3.비교분석
전체, 동급 요양
기관의 예측값
비교
• 챠트와 도표를 통해 추세분석
및 현황에 대한 세밀한 정보제
공
• 지도 기반의 시각화로 개원지역
에 대한 직관적 선택 정보 제공
• 개원 지역 예측값과 동급 요양
기관의 예측값 비교
5
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 예측 입지분석
•전문과목, 지역 등에 대해 주거인구수, 병원 밀집도 등 여러가지 분석지표를 Heatmap을 통해 제공
•개원의는 Heatmap을 통해 지역 밀집도 파악 가능 활용
분석 지표 주제별 Heatmap 화면 예시
• 밀집도 표시(Heatmap)
- 지표 점수가 가장 높은 곳 : 5.0 ~ 6.0
- 지표 점수가 가장 낮은 곳 : 0.0 ~ 1.0
- 6등급화하여 지도위에 표시함
- 개원희망의는 각 입력조건에 따라 선호
지역을 좁힐 수 있습니다.
• 주제도 선택
- 전문진료과목별
- 분석기간
- 분석지역 : 시군구 지정
- 분석지표 : 주거인구수(성별, 연령대별),
병원밀집도, 환자진료건수, 소득수준
※ 첨부화면은 일반상권분석용 예시화면이므로 신규 화면 기획이 필요함
6
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 상위 매출지수
•매출지수를 별도로 부여하여, 상위 요양기관과 하위요양기관을 식별할 수 있게 정보를 제공
•개원 희망 의료인은 상위 매출 지수의 요양병원을 주변으로 하여 희망지역을 탐색 가능
상위 하위 요양기관 매출 비교 화면 예시
Best 매출지수 요양기관
Worst 매출지수 요양기관
요양기관명
매출지수
환자수
월평균 환자수
월평균진료건수
• 매출지수 (별도 모델 수립 필요)
- 심평원 내 급여내역, 환자수, 진료건수 기준
- 매출지수화하여 요양기관 간 상대적 실적비교가
가능하게 함.
7
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 의료소비 수요분석
•선택한 지역 내의 의료소비자 수요 및 급여지급내역 추이 분석 가능
해당 지역 내 의료소비자 및 의료소비 현황(급여지급내역) 화면 예시
지역내 연령대별 급여지급내역 합계
지역내 급여지급내역 합계추이
진료건수 (작년, 올해, 증가율)
환자수 (작년, 올해, 증가율)
1인당 의료비용 및
병원당 급여비용 합계
8
4.의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 연령대별 질환분석
•선택한 지역의 다빈도 질환 추이 파악 가능
•개원희망의는 자신의 전문과목과 해당지역의 질환수요를 비교하여 개원의 적정성 여부 판단
해당 지역 내 다빈도 질환 기준 진료내역 분석 화면 예시
지역내 연령대별,성별 급여지급내역
합계(다빈도질환 대상)
다빈도질환 급여지급내역 합계추이
연령대별 진료건수(남자)
연령대별 진료건수(여자)
다빈도
질환명
9
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 만성질환자 수요분석
•선택한 지역 내의 만성질환자 추이 파악 가능
•상세 보기를 하는 경우, 질환별로 환자 현황 파악
해당 지역 내 만성질환자 추이 화면 예시
지역내 환자수 추이
• 지역내 환자 수 추이
- 해당 지역(시군구)별
- 월별 환자수, 진료건수를 출력함
지역내 만성질환자 추이
상세 만성질환 추이
클
릭
• 지역내 만성질환자 추이
- 해당지역(시군구)별
- 월별 만성질환자 수, 진료건수를 출력함
- 만성질환 : 만성질환관리료가 발생하는
질환
- 대상 : 당뇨병, 고혈압, 심장질환, 대뇌혈
관질환, 신경계질환, 갑상선 장애, 간질환,
만성신부전증
10
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 날씨별 환자 추이
•선택한 지역의 연간 기온 정보와 대기오염도를 조회해보고, 날씨 변화 추이에 따른 환자수의 증감량을 비교
※ 자주 건조하거나, 공장이 많은 지역의 경우 날씨변화에 민감한 질병의 발생여부를 확인 가능
날씨별 환자 추이 화면 예시
• 기간 :
2012.01
• 지역 :
서울시
2012.12
강남구
• 기간 선택 가능
• 지역변경 가능
월별 기온 추이
40
30
기상청 월별기온
연계
20
월별 진료건수
40000
10
0
35000
30000
-10
25000
-20
20000
1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
최저기온
최고기온
평균기온
15000
10000
월별대기오염도 추이(미세먼지)
5000
0
1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
환자수
진료일수
환경부 대기오염도
연계
11
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 개폐업 현황
•선택한 지역의 연간 개폐업 현황 조회
•전문과목별 개폐업 현황을 비교
선택한 지역의 개폐업 현황 화면 예시
지역별 폐업율
요양기관 종별 개폐업 현황
구분
종합병원급
클
릭
• 지역별 폐업기관 수
- 농도가 높을 수록 폐업률이 높음
- 폐업률 = 폐업 기관수 / 전체 기관수
요양기관 전문과목별 개폐업 현황
신규
구분
폐업
폐업
905
706
115
내과
153
86
164
77
신경과
10
5
1,986
1,487
정신과
38
48
7
병원
184
요양병원
의원
신규
일반의
8
치과병원
31
16
외과
43
52
치과의원
1,135
643
정형외과
80
82
조산원
-
2
신경외과
21
24
보건소
-
-
흉부외과
1
2
보건지소
6
성형외과
78
44
보건진료소
3
3
마취통증의학과
57
25
보건의료원
-
-
산부인과
80
95
1,735
1,553
소아청소년과
115
101
약국
한방병원
한의원
34
22
안과
79
45
1,175
727
이비인후과
120
54
피부과
65
40
비뇨기과
60
31
영상의학과
9
9
병리과
1
-
진단검사의학과
1
1
-
1
재활의학과
결핵과
26
16
가정의학과
44
20
12
서비스 모델 수립
의료경영지원
개원지역 고객분석
•개원을 할 경우, 주변 상권분석을 바탕으로 연간 환자수를 예측
•더블클릭할 경우 연령대별, 질환별 환자 추이 예측 가능
개원 후 경쟁 요양기관의 환자수 예측추이 화면 예시
개업관리
엑셀로 내려받기
개업권 분석(서초2동)
의료권역 분석
유사 진료과 검색
의원현황분석
고객분석
시장분석
매출예측
• 분석위치 지정
• 주소
검색
• 검색결과
지도에서 직접 선택
• 분석영역 설정
반경그리기
다각형그리기
다시그리기
• 개원지 정보
• 개원지역
• 병원종별
종별선택
• 설명
분석
저장
취소
13
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 고객분석
•진료내역정보를 바탕으로 한 해당 요양기관의 월별, 연령대별 환자비율 파악 및 연령대별로 상위질환 비율 확인 가능
•개원희망의는 해당 요양기관이 제공하는 의료서비스에 대한 현실적인 상세 내역 파악
동종 요양기관의 고객분석 화면 예시
월별 연령대별 환자 비율 추이
연령대별 상위질환 비율 추이
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1월
2월
3월
10대
4월
20대
5월
6월
30대
7월
40대
8월
9월 10월 11월 12월
50대
60대
• 월별 연령대별 환자 추이
- 각 연령대별 환자 비율을 월별로 분석
- 전문진료과목 및 주거정보에 기반한 의료서비스 대상자 정보
분석
10대
20대
30대
40대
50대
60대
• 상위질환에 대한 연령대별 환자비율 추이
- 진료내역을 기반으로 연령대별 질환비율 추이를 분석
- 의료소비자에 대한 주요 수요층과 전문진료과목 의사결정
에 참고
14
의료경영지원
서비스 모델 수립
개원지역 시장분석
•요양기관이 위치한 주변 주거정보와 소득수준 등을 확인 하여 개원 시 참고
동종 요양기관의 시장분석 화면 예시
주거 인구 분포도
• 주거 인구의 연령대별, 성별 분포
- 각 연령대별, 성별 기반 인구 수
- 어린이 소아과, 산부인과 등 전문병원 개원에 참조
아파트 현황 및 시세 분석(소득수준 추정)
• 아파트 시세 및 구성현황(소득수준 추정)
- 주변 아파트 평수 및 시세정보, 주요거래건수
(부동산정보 연계)
- 소득수준을 예상하여 개원 규모 의사결정에 참고
15
맞춤형 병원 찾기 서비스
서비스 모델 수립
맞춤형 병원 찾기 서비스 프로세스 및 목표
일반인이 흔히 알고 있는 병명, 증상,신체부위 등을 활용한 자연어검색으로 심사평가원이 보유한 의료데이터와의 결합을 통하여 해당 상병의 평균, 최대, 최
소 진료기간 및 진료비용에 대한 정보를 제공하는 서비스로 청구기준이 아닌 상병코드 기준의 자연어 연관분석을 통한 맞춤형 질환정보 서비스입니다.
진료비 예측서비스
서비스 목표 및 대상
서비스 프로세스
연관어분석
의료소비자
병명
Web정보조회
증상
진료정보조회
평균진료기간
평균진료비용
맞춤형병원 찾기
진료병원정보
지역별위치및분포
평가정보
의료인력
의료소비자
의료인력
구분
설명
서비스 목표
 일반적으로 흔히 사용되는 병명, 증상 등에 대하여
전문질환명과의 결합을 통한 분류체계구성으로 자연어에서
전문의료정보까지 원하는 정보를 찾는 국민맞춤형 서비스
제공
 질병 중심의 진료정보, 의약품 정보, 요양기관 정보 제공
서비스 대상
 의료소비자
 의료인력
 빅데이터를 활용하여 일반적으로 통용되는 병 명과
전문질환 명 과의 지식분류사전 생성이 가능해짐
분석된 키워드의
빈도 및 사용량
모니터링으로
반복학습에 의한
정확하고 정교한
의료사전 구축
기대 효과
 지식분류체계
 의료사전
 자연어 검색을 통한 전문의료정보를 한곳에서 쉽게 찾을 수
있는 One-Stop서비스
 의료정보기반의 투명하고 객관적인 정보의 제공으로
 진료정보
 요양기관정보
국민맞춤형 의료서비스 제공
 발병율이 높고 계절별 영향이 높은 주요질환을 우선적으로
빅데이터
분석
홈페이지
트위터
블로그
카페
Web
Crawling
빅데이터 DB
정제
저장
제약 및
고려사항
신체부위, 증상, 병명 등의 단계적인 의료사전 정보생성
 제공정보의 개인정보보호방안을 고려하여 상병코드 기준의
질환 별 평균, 최소, 최대등 통계정보로 구성
 빅데이터를 활용한 병명과 질환명의 지식분류체계 구축이
16
맞춤형 병원찾기 서비스
17
맞춤형 병원 찾기 서비스
서비스 모델 수립
맞춤형 병원 찾기 서비스 화면예시
•빅데이터를 활용한 자연어 분석 및 신체부위별 분석을 통하여 선택된 질환에 대한 진료비정보 제공
• 선택된 질환에 대한 전체 요양기관, 병원 구분별로 분류하여 평균 진료비용, 평균 진료기간에 대한 평균, 최소,
최대 정보, 입원/내원이 구분된 환자수 정보를 제공
진료비 예측서비스 분석 화면
자연어 질환/진료정보 분석
분석결과 진료정보 제공화면
질환
정보
전체 요양기관
 질병코드 : G560
 질병명칭 : 손목터널증후근(Carpal tunnel syndrome)
 증상 : 엄지, 검지, 중지, 손바닥 부위에서 저리고 타는 듯한 통증과 손 저림, 이상 감각을 호
소한다. 통증 및 이상 감각의 성격은 불확실하고 모호한 경우도 있다. 1~2분 동안 손목
을 ....
진료비정보
전체
평균 진료비용
전체
평균 진료기간
신체부위별 질환/진료정보 분석
신체부위 선택
환자수
의약품정보
요양기관정보
급여
평균
최소
최대
891,580
2,800
659,906
비급여
37,850
9,600
772,790
급여+비급여
464,715
2,800
772,790
입원
6.5
1
46
내원
1.2
1
21
입원
599(3.6%)
내원
16299(96.4%)
증상 선택 및 입력
가슴
가슴 아파요
가슴 통증
가슴 두근거림
 가슴통증
 기침
 새가슴
 복통
 호흡장애
 기관지 수축
 폐질환
 지방간
 …
검색
병원 구분
상급종합병원
평균 진료비용
상급종합병원
평균 진료기간
환자수
상급종합병원
지역 구분
급여
비급여
급여+비급여
입원
내원
입원
내원
거리
서울
검색
평균
최소
최대
91,580
800
59,906
7,850
600
72,790
49,175
1,400
72,790
1
46
1
21
1Km이내
6.5
병원 구분
1.2
전체
상급종합병원
종합병원
199(7.9%)
2,299(92.1%)
18
맞춤형 병원 찾기 서비스
파일럿 테스트
질환 찾기 서비스 구축 프로세스
진료비 예측 서비스에 대한 파일럿을 수행하기 위해 파일럿 대상 상병 선정, 지식분류체계 구축 및 적용, 서비스 시각화 등의 과정을 진행
파일럿 구축 프로세스
파일럿 대상
상병 선정
 상병 후보군 선정
 적합성 검토
 파일럿 대상 상병 선
정
지식분류체계 구축
서비스 시각화
 데이터 수집 및 분석
 진료비 예측데이터
구축
 지식 분류체계 구축
 지식 분류 적용
 어휘 모델링
 서비스 디자인 및 개
발
19
맞춤형 병원 찾기 서비스
파일럿 테스트
질환 찾기 서비스 파일럿 대상 상병 선정
• 2011년~ 2013년 건강보험심사평가원의 상병 배포 자료에 포함된 상병 134개와 외래 및 입원의 고비용/다빈도 3단 상병코드 기
준 상병 1,603개를 비교 분석하여 74개 후보군을 선정
• 소셜미디어(블로그, 트위터 등)상의 버즈 추이를 조사하여 예측 대상 적합성을 파악하여 뇌졸증, 심근경색을 파일럿 대상 상병으
로 선정
파일럿 대상 선정 과정
상병 후보군 선정
(1,737개)
 2년(2011~2013년)간
배포 자료 134개 분
석
 외래 및 입원 고비용/
다빈도 상병 1,603개
분석
 바이러스성장염, 로
사세아, 심근경색증,
정신분열병, 뇌졸증,
만성심장질환...
예측 대상 적합성 파악
(74개)
 소셜미디어(블로그,트
위터 등)상의 상병별
버즈 추이 조사
 외래 및 입원 고비용
/다빈도 상병별 급여
총액 대비 총진료금
액 비중 조사
파일럿 대상 상병 선정
(2개)
 상병별 버즈 추이 분
석
 고비용/다빈도 상병
별 총진료금액 비중
분석
 전문가 자문을 통한
최종 예측 대상 확정
20
맞춤형 병원 찾기 서비스
파일럿 테스트
지식 구축 프로세스
•건강보험심사평가원, 소셜미디어, 웹사이트 데이터 수집 후 이를 분석하여 분류체계에 따라 어휘 모델링을 진행
•어휘 모델에 맞는 핵심 키워드를 추출하는 지식 구축 절차를 수행
지식 구축 프로세스
데이터 수집/분석
지식 분류체계 구축
어휘 모델링
분류 체계 수립
상병명 추출
건강보험심사평가원
연도별 배포자료
상병분류코드/상병명
고비용 다빈도 상병명
심근경색증,고측부전층경
색증, 심근경색,뇌졸증, 지
주막하출혈, 뇌내출혈,...
소셜미디어
블로그/트위터 등
I21, I210, I211, I212, I213,
I60, I600,I601,I602,...
호흡곤란, 흉통, 언어마비,
청색증, 반신마비, 안면신
경장애,...
심혈관조형술, 혈전용해술,
뇌혈관우회술, 감압수술,...
상병 관련
분류체계 조사
웹사이트
네이버, 다음
국가정보포털
상병명
상병명, 원인, 증상, 신체부위,
진료과, 치료법
중분류
과민성장증후군...
속성(연관어)
상병명 어휘모델링
심근경색증
뇌졸증
상병 코드 추출
상병관련
키워드 추출
The dogs
walked home.
Home on the
range The dogs
walked home.
Home on the
range
대분류
증상
신체부위
치료법...
심근경색증 : 급성심근경색, 심내막하경
색증, 심내막하심근경색증,...
뇌졸증 : 지주막하출혈, 거미막하출혈,
뇌저동맥지주칵하출혈, 뇌간뇌내출혈,...
ADHD : 과다활동성주의력결핍장애, 주
의력결핍과잉행동장애, ...
상병명 키워드 체계 구축
심근경색증, 급성심근경색, 동맥증후군,
전벽전층경색증,...
뇌졸증, 지주막하출혈, 뇌내출혈, 뇌엽
출혈, 뇌졸증, 뇌일혈,...
속성(연관어) 키워드 체계 구축
호흡곤란, 흉통, 손목저림, 청색증,
언어마비, 근육경직, 심장, 심혈관조
영술,...
속성(연관어) 어휘 모델링
호흡곤란, 흉통, 뒷목통증, 안면창백, 손목
저림, 청색증, 혈압강하, 언어마비, 근육경
직, 심장, 심혈관조영술,...
뇌출혈, 감각소실, 반신마비, 기억장애, 복
시, 안면신경장애, 언어장애, 지능장애, 머
리, 눈, 혈관조영술, 혈전용해술,...
과잉행동, 주의력부족,충동적, 산만하다,...
뇌출혈, 반신마비, 시야결손, 연하곤
란, 이명, 머리, 눈, 혈관조영술,...
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맞춤형 병원 찾기 서비스
파일럿 테스트
질환 찾기 서비스 – 메인
•파일럿 URL: http://112.175.32.77:8090/hira/
•검색 질의 입력 시 해당 키워드에 대한 연관어 정보를 제공하며, 관련 속성을 체크하여 해당 속성에 대한 연관어만을 볼 수 있음
파일럿 서비스 화면 - 메인페이지
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맞춤형 병원 찾기 서비스
파일럿 테스트
질환 찾기 서비스 – 원문 보기
• 파일럿 URL: http://112.175.32.77:8090/hira/
• 메인 페이지에서 제공되는 연관어를 클릭하면 해당 연관어가 포함된 주요원문에 대한 리스트를 제공, 리스트 클릭 시 각 원문으
로 이동하여 원문 확인 가능
파일럿 서비스 화면 – 연관어/주요원문 보기
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맞춤형 병원 찾기 서비스
파일럿 테스트
질환별 진료비 예측 데이터
•파일럿 URL: http://112.175.32.77:8090/hira/
•파일럿 대상 상병인 심근경색증, 뇌졸증에 대해 메인 페이지에서 중심어로 선택 후 클릭을 수행하면 진료비 예측 데이터를 제공
파일럿 서비스 화면 – 진료비 예측 데이터
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