국민건강보험 건강검진코호트DB와 표본코호트DB 를 활용한 크라운, 치수치료 담보 치아보험 상품의 상대위험도 연구

전희주,최경진 금융감독원 2023 금융감독연구 Vol.10 No.1

본 연구는 국민건강보험의 건강검진코호트DB와 표본코호트DB를 이용하여 기존에 치아우식증, 치주질환으로 인한 크라운 및 치수치료 담보 보험상품 가입이 어려운 유병자집단의 보험 가입 확대 가능성을 살펴보고자 한다. 유병자 확대 신규상품 개발을 위해 치주질환 치료 관찰 기간을 기준연도(2007년) 직전 5년에서 1년으로 단축할 경우, 음이항회귀모형을 이용하여 기존 가입집단(무병자A)대비 신규가입대상 집단(무병자B)의 상대위험도를 산정하였다. 건강검진코호트DB와 표본코호트DB는 담보별 치료 발생률은 다르지만 담보별 상대위험도는 거의 비슷한 결과를 보였다. 상대위험도 산정결과 치아우식에 대한 크라운치료와 치수치료의 상대위험도는 1.02 내외지만, 치주질환의 경우 1.03~1.05로 나타나 가입조건 완화 시 치아우식보다는 치주질환의 보험료 할증 가능성이 더 크다는 점을 보여준다. 상대위험도는 구강질환의 치료방법, 관찰기간, 가입기준 설정 등에 달라지므로 이러한 요인들을 고려한 다양하고 세분화 된 상품개발이 가능할 것이다.

자가 응답식 자료에 근거한 유병률 및 건강기대수명 연구의 신뢰도 분석: 건강보험 표본코호트 DB와의 비교

권태연,박유성,Kwon, Tae Yeon,Park, Yousung 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.7

한국 의료패널 데이터와 국민건강 영양조사는 추출된 표본의 자가 진단에 따른 건강상태(self-assessed health)와 그들의 의료기관 이용에 대한 자가응답식 자료(self-reported data)이다. 이러한 자료에 근거한 유병률 연구 및 그에 따른 건강기대수명 연구에 관하여 유병률의 신뢰도에 대한 검증이 선행되어야 한다는 주장은 이미 여러 연구에서 제기되었다. 반면 최근 공개된 건강보험공단의 표본코호트 DB는 전 국민을 대상으로 의료기관 이용에 관련된 모든 자료가 저장된 자료인 국민건강정보 DB로부터 추출된 객관적인 자료이다. 또한 추정된 질병별 유병률에 대하여 그 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있음이 검증된 자료이다. 이에 본 논문에서는 우리나라 국민의 유병률에 대한 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있는 표본코호트 DB와의 비교를 통하여 이들 응답식 데이터에서 도출된 유병률의 신뢰도에 대하여 논의하였다. 자가응답식 자료를 통한 유병률은 표본코호트 DB를 통한 유병률에 비교하여 보았을 때 과소추정되어 있고 이러한 과소추정은 건강기대수명의 과대추정 문제로 이어지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 표본코호트 DB를 제외한 우리나라 건강자료의 안정적이지 못한 표본의 문제는 추정된 건강기대수명의 트렌드를 왜곡하는 문제가 추가적으로 발생할 수 있음을 확인하였다. Korea Health Panel (KHP) data and Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) data are collected by self-assess and self-report for individual's health status and medical use. Previous studies have claimed that the reliability for prevalence rates and health life expectancies obtained from these data should be validated. National Health Insurance Services in Korea recently released a sample cohort DB that contain all data related to the use of medical facilities for all entire Korea citizens. It has been shown that disease-specific prevalence rates calculated from these data are representative and reliable for the entire population. In this paper, we evaluate the reliability of prevalence rates derived from self-reported data such as KHP and KNHANES by comparing to the prevalence rates from the sample cohort DB. We found that both KHP and KNHANES underestimate prevalence rates and in turn overestimate health life expectancies. Moreover, the general trends of health life expectancies might be distorted (except for the sample cohort DB) because of sampling and non-sampling errors.

국민건강보험 표본코호트 DB를 이용한 건강보험 재정추계

박유성,박혜민,권태연,Park, Yousung,Park, Haemin,Kwon, Tae Yeon 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.4

저출산과 고령화 등의 인구구조의 변화는 미래 건강보험 재정의 안전성을 위협하고 있다. 이에 본 논문에서는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비에 대한 통계적 모형을 추정하고 인구구조와 경제상황의 변화에 대한 다양한 미래 가정들을 반영하여 건강보험 재정의 연도별 수입과 지출을 2060년까지 추계하였다. 지출 추계에는 건강보험공단 표본 코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비를 추계하였다. 유병율 모형은 VECM-LC모형을 그리고 1인당 공단 부담 진료비에 대한 추계는 이중지수평활법에 근거 하였다. 두 모형 모두를 의료기관별, 질병별, 성별, 연령별로 적합하고 경제상황의 변화에 대한 국회와 정부의 여러 가정들을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 수입 추계는 고령화 속도에 대한 두 개의 다른 가정에 근거한 두 개의 미래 인구구조를 반영한 두 개의 피부양률 가정에 근거하고, 지출 추계에서와 마찬가지로 경제 상황의 변화에 대한 여러 가지 가정을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 그 결과 건강보험 재정적자는 2015년 불변가격으로 2030년에는 2030조 원, 2060년에는 4070조 원이 될 것으로 추계되었다. The change of the population pyramid due to low fertility and rapid aging threatens the financial sustainability of National Health Insurance. We construct statistical models for prevalence rates and medical expenses using National Health Insurance Service (NHIS) sample cohort data from 2002-2013. We then project yearly expenditures and income of national health insurance until 2060 that considers various assumptions in regards to future population structure and economic conditions. We adopt a VECM-LC model for prevalence rates and the double exponentially smoothing method for the per capita co-payment of healthcare expense (in which the two models are institution-disease-sex-age specific) to project of national health insurance expenditures. We accommodate various assumptions of economic situations provided by the national assembly and government to produce a financial projection for national health insurance. Two assumptions of dependents ratios are used for the projection of national health insurance income to conduct two future population structures by the two assumptions of aging progresses and various assumptions on economic circumstances as in the expenditure projection. The health care deficit is projected to be 20-30 trillion won by 2030 and 40-70 trillion won by 2060 in 2015 constant price.

건강수준 평점화 모형을 적용한 건강등급 산정 방법에 관한 연구

권혁성 ( Hyuksung Kwon ),오필재 ( Piljae Oh ),김현철 ( Hyeoncheol Kim ) 한국보험학회 2020 保險學會誌 Vol.123 No.-

최근 기대수명의 증가와 함께 삶의 질 향상을 위한 건강관리가 개인은 물론 사회적으로도 중요한 문제로 부각되고 있다. 개인의 건강상태를 바탕으로 이루어지는 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 건강상태를 계량화하고 건강수준을 구분할 수 있는 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 개인의 신용평가모형의 등급 산출 시스템에서 주로 활용되는 방법론을 바탕으로 국민건강보험공단에서 제공하는 코호트 DB를 이용하여 개인의 건강관련 정보를 반영한 건강수준 평점화 모형을 설계하고 이를 바탕으로 건강등급을 도출하는 프로세스를 제시하였다. 또한, 건강등급에 따른 다양한 질병관련 위험의 보험요율 차등화에 필요한 상대적 위험도를 도출하였다. 제시한 평점화 모형에 의해 도출된 건강등급을 이용하여 각 개인별로 노출된 질병 발생 위험에 대한 상대적 위험도의 차이를 뚜렷하게 구분할 수 있다는 점에서 기존 연구와 차별되며, 민영건강보험 적용 시, 보다 차등화된 보험요율 적용이 가능하다. Health management for improved quality of life has become an important individual and social issue according to recent increase in life expectancy. In order to provide various services based on individual health status, it is essential to construct quantify individual health status and to classify a group of individuals into a variety of classes according to their health. In this study, the individual credit rating model was applied for designing a scoring model and determining the grade of health level of an individual. Cohort DB provided by National Health Insurance Service was analyzed to derive the scoring model and associated results. Finally, ratemaking for various types of health-related risk were illustrated. The health grade derived by the proposed rating model is distinct from the previous study in that the difference in the relative risk for each health grade is clearly distinguished from the individual's exposed disease risk. And when the private health insurance is applied, it is possible to apply more differentiated insurance rates.

국민건강보험 빅데이터를 활용한 주요 만성질환 발생률 예측모형의 개발과 활용

이상연 ( Sangyon Lee ),조은성 ( Eun Sung Jo ),전성현 ( Sunghyun Jun ),홍석철 ( Sok Chul Hong ) 한국보험학회 2023 保險學會誌 Vol.133 No.-

고령화와 생활습관 악화로 인해 만성질환의 예방과 관리에 대한 수요가 증대되어왔다. 이에 개인의 미래 만성질환 발병 위험률을 사전에 추정하고 위험요인을 식별하기 위하여 본 연구에서는 대표성 있는 의료빅데이터인 국민건강보험공단 표본 코호트 DB의 건강검진 기록과 진료기록을 활용하여 주요 만성질환과 의료적 사건을 예측하는 모형을 만들었다. 예측모형으로 해석과 활용 측면에서 이점을 가진 벌점 로지스틱 회귀모형을 사용하였으며, 벌점항은 머신러닝 방법론에 입각하여 최적화하였다. 최종적으로 적합된 모형별 예측력을 평가하고 주요 위험요인으로 선정된 변수들을 검토한 뒤, 예측모형의 활용방안에 대해 검토하기 위해 주요질환 추정 위험률을 기반으로 개인들을 등급화하여 등급별 위험도와 주요 검진지표의 분포를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 위험률 산출 및 등급화 모형이 개인의 위험률 평가, 개인의 주요 위험요인 식별을 통한 보다 비용-효율적인 건강관리서비스 개발의 토대가 되기를 기대한다. Demand for the prevention and management of chronic diseases has risen due to ongoing societal aging and prevalent unhealthy lifestyle. To estimate an individual’s risk of chronic disease in advance and to identify major risk factors, this study used health examination records and medical records of the representative medical big data, the NHIS national sample cohort DB, to develop models to predict major chronic diseases and medical events. As a prediction model, a L1 penalized logistic regression model with advantages in terms of interpretation and utilization was used, and the penalty term was tuned based on the machine learning methodology. Finally, after evaluating the fitted models’ performance and reviewing the variables selected as risk factors, to explore the applicability of the models, individuals were graded based on the estimated risks, and distribution of morbidity rate and major health indicator levels by grade were examined. It is expected that the risk calculation and grading model suggested in this study will serve as the basis for the development of more cost-efficient health care services through evaluation of individual risk rates and identification of major risk factors.

국민건강보험 표본코호트2.0DB를 활용한 건강상태에 따른 암발생과 암수술건수 상대위험도 연구

전희주,인태교 한국리스크관리학회 2022 리스크 管理硏究 Vol.33 No.4

본 연구는 국민건강보험 표본코호트2.0DB을 사용하여 일반대상자와 간편고지대상자를 대상으로 남녀 각각에 대해 향후 1년 안에 예측된 암 발생률과 암수술건수를 적용하여 일반대상자와 간편고지대상자 간의 암발생 상대위험도와 암수술건수 상대위험도를 산출하였다. 일반대상자는 설명변수로 BMI, 혈압 등의 건강검진 항목들을 이용하고 간편고지대상자는 건강검진 항목과 직전 1년 장기투약 여부, 3가지 질병 치료 유무를 설명변수로 포함하였다. 암발생 예측은 로지스틱회귀모형을 이용하고, 암수술건수 예측은 음이항회귀모형을 이용하였다. 일반대상자과 간편고지대상자 간의 암발생 상대위험도와 암수술건수 상대위험도를 계산한 결과, 남녀 모두 암발생과 암수술건수 모두 일반대상자 대비 간편고지대상자의 위험도는 1보다 작게 나타났다. 이것은 가입조건을 완화한 간편고지만으로 유병자들을 포함한 보험가입대상자들의 상품영역 확대의 가능성을 보여주며, 또한 간편고지만으로도 암발생과 수술건수 담보의 상대위험도가 일반대상자 대비 확실히 구분됨을 실증적으로 제시하였다.

간편고지보험 고지항목별 무사고기간에 따른 암 발생 및 치료 상대위험도 예측

전희주 ( Heuiju Chun ),인태교 ( Taekyo Leen ) 한국보험학회 2024 保險學會誌 Vol.138 No.-

본 연구는 표본코호트2.0DB를 활용하여 2002∼2019년도에 건강보험 자격을 유지하고 있는 사람을 대상으로 2017년 초 시점을 기준으로 연령군 및 중대질병1∼9, 입원, 수술, 계속투약, 계속치료 무사고기간을 1년 단위로 측정한 설명변수에 기반하여 로지스틱회귀모형을 이용하여 성별 암 발생 및 암 치료 여부를 예측하고자 한다. 무사고기간 증가에 따른 암 발생 상대위험도를 산출한 결과, 남성의 경우 협심증, 간경화증, 고혈압, 당뇨, 입원, 수술, 계속투약, 계속치료 무사고기간이 증가함에 따라, 여성의 경우에는 간경화증, 고혈압, 당뇨, 계속투약, 계속치료 무사고기간이 증가함에 따라 상대위험도가 감소하는 것으로 나타났다. 무사고기간 증가에 따른 암 치료 상대위험도를 산출한 결과, 남성의 경우 간경화증, 고혈압, 당뇨, 계속투약, 계속치료 무사고기간이 증가함에 따라, 여성의 경우 간경화증, 고혈압, 당뇨, 수술, 계속투약, 계속 치료 무사고기간이 1년 증가함에 따라 상대위험도가 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 전체 고지항목 조합의 경우의 수를 포괄하는 일반화된 모형을 수립했다는 점에 의의가 있다. 또한 암 발생 및 암 치료에 유의한 영향을 끼치는 각 고지항목의 무사고기간을 식별할 수 있고, 각 고지항목의 무사고기간이 1년 변화함에 따라 나타나는 상대위험도 변화량을 실증적으로 산출하여 제시하였다. This study calculated the relative risks of cancer incidence and cancer treatment according to the duration of accident-free periods for various SI (simplified issue) notification items. Using the National Health Insurance Service National Sample Cohort (NHIS-NSC) data, individuals maintaining health insurance eligibility from 2002 to 2019 were selected. The study measured accident-free periods according to age group, major diseases 1-9, hospitalization, surgery, continuous medication, and continuous treatment, based on the starting point in early 2017, using one-year intervals as explanatory variables. Logistic regression models were employed to predict gender-specific cancer incidence and cancer treatment. Results of the calculated relative risks for cancer incidence with increasing accident-free periods indicated that, for males, the risk for cancer incidence decreased with an increase in accident-free periods related to angina, liver cirrhosis, hypertension, diabetes, hospitalization, surgery, continuous medication, and continuous treatment. For females, the risk for cancer incidence decreased with an increase in accident-free periods related to liver cirrhosis, hypertension, diabetes, continuous medication, and continuous treatment. Regarding the relative risks of cancer treatment with increasing accident-free periods, for males, the risk of cancer treatment decreased with an increase in accident-free periods related to liver cirrhosis, hypertension, diabetes, continuous medication, and continuous treatment. For females, the risk of cancer treatment decreased with an increase in accident-free periods related to liver cirrhosis, hypertension, diabetes, surgery, continuous medication, and continuous treatment. This study is significant in that it established a generalized model that encompasses the number of cases of combinations of all notification items. In addition, this study identified the effect of accident-free periods for each SI notification item on cancer incidence and cancer treatment. It empirically showed that the changes in relative risks associated with a one-year increase in accident-free periods for each notification item can be calculated.

호흡기 질환 약물처방정보를 활용한 계절성 독감의 조기 감지

김태흥(Tae Heung Kim),장은진(Eun Jin Jang),정선영(Sun-Young Jung),양지연(Ji-Yeon Yang) 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.2

본 연구에서는 국민건강보험공단의 표본코호트DB를 활용하여 계절성 인플루엔자의 비임상적인 감시 시스템을 구축하고 그 예측력을 검증하고 있다. 특히 인플루엔자의 초기 증상이 기타 호흡기 질환과 증상이 비슷하다는 점에 착안하여, 호흡기 질환 약물 처방자들을 모니터링함으로써 인플루엔자의 유행을 조기에 감지할 수 있는 감시 시스템을 구축한다. 이 시스템은 평균적으로 0.75 이상의 AUROC 값과 80% 이상의 비교적 높은 정확도를 보였다. 또한 감시당국에서 놓치기 쉬운 비유행기 간의 인플루엔자 유사 바이러스 질환의 유행을 감지하는 데 효과적이었다. 하지만 재현율이 상대적으로 낮아 본 연구에서 제안하는 감시 시스템은 현존하는 인플루엔자 감시체계를 보완하는 수단으로 사용할 때 효과적이라 보인다. This study proposes a new non-clinical surveillance system for seasonal influenza using NHIS-NSC. In particular, we take notice that the symptoms of influenza at early stage of infection are similar to those of respiratory disease, and we aim to detect an early outbreak of influenza by monitoring the activity of non-influenza respiratory disease. Our surveillance system yielded a quite reliable classification result with the average AUROC value above 0.75 and the precision rate above 80%. Furthermore, our system is able to effectively detect an outbreak that can be easily missed by disease control authorities, during the influenza “off-season”. The recall rate, however, is somewhat low, and thus it would be most beneficial to use our surveillance system as a complementary tool for the current surveillance program, not as a stand-alone replacement.

건강수준의 측정 및 평점화 모형의 설계

오필재,김현철,권혁성 한국통계학회 2020 응용통계연구 Vol.33 No.3

A method for evaluating and scoring of health staHealth is an important issue due to increased life expectancy. As a result, the demand for industry and services associated with individual health, health-related programs and services will be facilitated by a method to evaluate and classify the health level of an individual based on various factors. This study suggests a methodology to measure and score an individual health level. A credit scoring model was introduced to implement the categorization of variables, construct a prediction model, and to score individual health level. Cohort DB provided by National Health Insurance Service was used to illustrate overall procedures. It is expected that the suggested model can be utilized in designing and managing health care services as well as other health-related programs.tus 최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한국 의료서비스 이용과 제공의 공간적 특성

양호민 한국경제지리학회 2018 한국경제지리학회지 Vol.21 No.1

본 연구는 의료서비스의 제공과 이용이 공간적으로 일치하는지를 파악하여 국내 의료전달체계의 공간적 효율성 개선에 기여하고자 하였다. 국민건강보험 표본코호트DB를 이용하여 의료기관 특성, 이용자 특성, 이용 특성에 따라 거주 시도 내외의 의료기관을 이용하는 데에 어떤 특성이 있는지를 분석하였다. 대부분 거주 시도 내의 의료기관을 이용하고 있으며 2002년에 비해 2013년 거주 시도 내 이용 비율이 소폭 증가하였고 요양기간은 줄어들었으며 보장 정도는 높아졌다. 거주 시도 내 의료기관을 이용할 때보다 외부 의료기관 이용하는 경우 상급기관 이용 비율과 고소득분위의 비중이 컸고 요양기간이 더 길었으며 보장 정도는 낮았다. 요양병원의 증가와 함께 초고연령층의 거주 지역 외부 기관 이용 비율이 줄어들었고, 거주 시도 외부 기관을 이용할 때 찾는 전문과목의 비중이 달라졌음을 밝혔다. This study aims to analyze the regional patterns of user-provider in medical services for spatial improvement of national health care delivery system in south Korea. By using the National Health Insurance Service National Sample Cohort DB, the characteristics and changes in the medical service cases served outside of residing regions are found. In 2013 the rate of the cases served outside of residing regions was declined slightly and users of medical institutions outside of their residing area tended to have high income level relatively and to visit hospitals than clinics. And departments visited have changed from 2002.