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고령화와 만성질환 유병률 증가로 국민 질병부담과 의료비 지출이 급증하여 사전적 건강관리에 대한 사회적․정책적 수요가 높아졌다. 그러나 적극적인 건강관리가 질병부담과 의료비 지출을 얼마나 경감시킬지에 대한 의료적․경제적 타당성평가는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 국민건강보험 맞춤형 DB와빅데이터 분석기법을 활용하여 건강관리의 의료적․경제적 타당성을 평가하는방법론과 응용 사례를 제시한다. 우선, 다양한 질병들이 삶의 질에 미치는 영향을고려한 질병부담지수를 제안하고, 국민건강보험 일반건강검진 결과로 10년 누적질병부담지수를 추정한다. 그리고 질병부담지수와 의료비 간 관계 분석을 기반으로 건강관리가 검진지표 및 질병부담지수의 개선을 통해 의료비 절감에 미치는영향을 추정하고, 건강관리 프로그램의 예시를 통해 건강관리가 미래 질병부담과의료비지출을 개선하는 정도를 평가한다. 마지막으로 보건의료정책 및 건강보험재정의 지속가능성 관점에서 건강관리의 중요성을 강조한다.
The aging population and the rising prevalence of chronic diseases have led to a surge in disease burden and medical expenses, prompting an urgent need for proactive healthcare, while the evaluation of medical and economic feasibility remains insufficient. This study proposes a methodology for evaluating the medical and economic feasibility of healthcare using National Health Insurance Service database and big data analysis techniques. A disease burden index, which considers the severity of various diseases, is proposed, and a 10-year cumulative index is estimated using health checkup indicators. The impact of healthcare on medical cost reduction is illustrated through the alleviation of the disease burden index with an example of a healthcare program. Finally, the importance of health care is emphasized from the perspective of health care policy and financial sustainability of NHIS.
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National Health Insurance Service (NHIS), big data, burden of disease, medical expense, machine learning
