의료정보 빅데이터 기반 맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공 서비스

1. 2014 빅데이터활용 스마트서비스 시범사업 - 한국정보화진흥원 의료정보 빅데이터 기반맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공 서비스 주관기관: 참여기관: 참여기관: 에이디벤처스 건강보험심사평가원 라인웍스 2014. 5. 27

2. 목 차 01. 사업 개요 02. 서비스 설명 03. 데이터 연계 확보 및 활용 04. 컨소시엄 구성 및 추진일정 2/18

3. 01 사업 개요

4. 추진 배경 및 목적 의료정보 빅데이터 활용 병원 정보 검색 서비스 제공을 통해 보건의료산업 발전에 기여 국민건강증진 및 의료산업 발전을 위한 추진 배경 병원 검색 서비스 사용자 요구에 따른 추진 배경 빅데이터 개방에 의한 추진 배경 • 국민 중심 서비스 정부 3.0으로 인해 공공데이터 개방이 확대 됨에 따라, 다양한 산업군에서빅데이터 활용을 활발하게 연구/개발/사업화 중 • 사회적/경제적으로 큰 가치를 갖는 사업으로 확장 가능한 빅데이터 응용서비스 개발이 요구됨 • 병원 정보 검색 서비스가 증가함에 따라 일반사용자(환자)들은 자신의 개인 진료 및 처방 기록을 참고하여 병원 정보를 검색하고자 하는 요구가 생김 • 병원사용자(의료기관)들은 체계적이고 안전한 진료를 위해서 정확한 환자들의 질병이력이 필요함, 또한환자들에게 추가적인 처방정보를 제공하고자 함 • 보건의료 빅데이터는 건강보험심사평가원과 같은 전문화 된 집단이 안정적으로 수집하고 있으며 그 활용가치가 매우 높음 • 보건의료 데이터를 공개개방활용확대 하여, 국민 건강증진 및 의료산업 발전에 기여 • ○ 성공적인 의료정보 빅데이터 서비스 개발 및 운영으로 경제가치 창출 • ○ 보건의료정보의 공개  개방  활용확대를 통한 보건의료 산업 생태계 조성 4/18

5. 서비스 개요 • 서비스 명 : 의료정보 빅데이터 기반 맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공 서비스 • 기존 병원 정보 검색 서비스인 ‘메디라떼’의 사용자 요구사항 수용 및 고도화 하여 쉽고 간편한 개인화 의료 정보 제공 서비스 개발 • 서비스 주요기능 -사용자 개인 질병 기반 병원 정보 검색 제공 -사용자 개인 질병 이력을 체계적으로 관리 -사용자 개인 맞춤형 건강 관련 정보 제공 -유의질병 정보를 통한 자가 건강 관리 기능 제공 의료정보 빅 데이터 기반 맞춤형 유의질병 및 병원 정보 제공 서비스 병원과 정확한 의사소통 맞춤형 의료 정보 서비스 병원 사용자 편익 일반 사용자 편익 주요기능 • 환자 질병 이력을 참고하여정확한 • 진료 가능 • 복합적인 질병에 대한 처방가능 • 병원에 대한 전문성 홍보가능 - 최적화된 병원검색 - 자신의 질병 이력 열람 - 가족 건강 확인 및 관리 - 개인 맞춤형 건강 정보 수신 • 사용자에게 필요한 병원 선별 검색 • 사용자에게 적합한 의료지원 추천 • 개인 진료 데이터 제공 • 개인화 된 건강 관련 정보 전달 5/18

6. 02 서비스 설명

7. 서비스 구성 기존 병원 정보 검색 서비스 (As-Is) 현재 메디라떼 서비스 병원 상세 정보 제공 병원 위치 검색 병원 문의 상담 연결 맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공서비스 의료정보빅데이터 기반 병원 정보 검색 서비스 (To-be) ……… 기존 병원 정보 검색 서비스 기능 고도화 사용자 맞춤형 병원 정보 검색 서비스 사용자 질병 내역 확인 제공 사용자 질병 관련 병원 위치 검색 사용자 유의 질병 정보 제공 7/18

8. 서비스 흐름도 유저 병원 병원 병원 질환발병 진료 진료기록 생성 관련 기관에 전송 사용자 맞춤형 유의 질병 및 병원 정보 제공 서비스 HIRA LW LW 진료기록 수집 진료 분석 (향후 위험 질환군 추출) 통계 분석 (지역별, 질환별, 발생빈도별, 개인별 등) HIRA HIRA 관련 산업 ADV 가맹병원에 관련된 통계 정보 추출 및 재가공 식별코드 외 개인정보 제거 식별코드 외 개인정보 제거 서비스 제휴 ADV ADV ADV ADV 유저에게 진료기록 제공 해당유저에게 위험 질환군 정보 제공 질환군에 따른 관련 산업 서비스 정보 제공 해당병원에게 정보 제공 유저 병원 관련 정보 획득 질환 통계 정보 획득 서비스 제공업체 ADV 주식회사 에이디벤처스 데이터 제공기관 HIRA 유저 병원 건강보험심사평가원 개인진료기록 이력관리 위험 질환에 대한 인지 및 대비 관련 상품에 대한 NEEDS 발생 및 관련 소비 발생 환자의 진료 기록관리 환자의 이전 질병이력 열람 병원방문 빈도 및 정보분석 데이터 분석/가공 업체 LW 주식회사 라인웍스 8/18

9. 03 데이터 연계 확보 및 활용

10. 보건의료 빅데이터(1/2) • 건강보험심사평가원 보건의료 데이터 • 건강보험청구 데이터베이스 외 관련데이터 60여종 • 데이터 확보 수집 흐름도 10/18

11. 보건의료 빅데이터(2/2) • 건강보험심사평가원 보건의료 데이터 • 국내 의료/요양 기관 총 8만 270개 • 연간 건강보험청구 명세서 12억 8천만 건 ○ 요양급여비용청구명세서 DB - 7,581(33) ○ 요양기관현황 DB - 0.08(0.000098) ○ 의약품처방조제정보 DB - 11600(6.5) ○ 의약품생산실적 DB - 0.5(0.00293) ○ 의약품수입실적 DB - 0.08(0.000977) ○ 의약품공급실적 DB- 1200(6) ○ 안전상비의약품 편의점 정보 DB - 0.017(0.000195) 총 60여종 총 200억건(50TB) ○ 의약품 RFID Tag 정보 DB - 10(0.023438) ○ 요양기관종합정보 DB - 22(4) ○ 통계자료 DB - 0.2(0.00008) ○ 질병통계 DB - 1.86(0.000456) ○ 행위통계 DB - 0.5(0.00025) ○ 병원평가정보 DB - 억400(0.048828) ○ 요양병원환자평가표 DB – 12(0.005859) ○ 사망의심자자료– 1(0.000095) 11/18

12. 빅데이터 분석 방법 (1/2) • 유사그룹 기반 다빈도 질병 선별 (Collaborative Filtering) • 사용자A에게 추후 발생가능성이 높은 질병 추출 2. 사용자A와 같은 질병을 가진 모든 사용자 비교 – 유사그룹 생성 1. 사용자 A의 과거 질병내역 검색 … 5. 사용자 A에게 발생 가능한 질병 3. 데이터 함수 처리 – 가중치 기반 유사도 정렬 • 피어슨 상관계수 기반 정렬 • 코사인 유사도 기반 정렬 • 벡터-스칼라 계산 기반 정렬 4. 데이터 함수 처리 – 최상위 데이터 추출 • 최상위-K 질의 (Top-k query) • 최근접-K 질의 (K-NN query) 12/18

13. 빅데이터 분석 방법 (2/2) • 인구통계학적 데이터 선별 (Demographic Curating) • 질병A와 연관된 사용자 부가속성 추출 질병 A에 대한 인류통계학적 데이터 분석 질병 A에 대한 연관성 높은 속성 추출 …… 13/18

14. 서비스 및 빅데이터 플랫폼 운영관리 맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공 서비스 (에이디벤처스) 서비스 데이터베이스 • 개방 데이터베이스시스템 가상화 시스템 가상 사설망 서비스 데이터 운용 및 관리 가상화 PC 로그인 요양기관 데이터 심사결정 데이터 의약품유통데이터 개인화 된 발병 가능 질병 데이터 서비스 등록병원데이터 서비스 이용자 데이터 개인화 된 진료 기록 데이터 평가 데이터 진료데이터 처방 데이터 ID/PW + 인증서 MAC 확인 서비스 관련 데이터 연동 가상화 PC 개인화 된 보건의료 데이터 연동 가상화 PC 처방자료 데이터 진료기록 데이터 개인화 분석 데이터베이스 분석 데이터 웨어하우스 가상화 관리 가상화 관리 서버 Apache Tajo Apache HBase 데이터 연동 인증 보건의료 데이터 연동 빅 데이터 분석 시스템 (라인웍스) 빅 데이터베이스 플랫폼 (건강보험심사평가원) 14/18

15. 04 컨소시엄 구성 및 추진일정

16. 컨소시엄 구성 에이디벤처스 (서비스개발/운영 기업) 건강보험심사평가원 (데이터 제공기관) • 컨소시엄 구성 기관 라인웍스 (빅 데이터 분석 및 가공 기업) 16/18

17. 사업 추진 계획 17/18

18. 감사합니다. 18/18