국민건강보험공단은 11일 앰배서더 서울 풀만 호텔에서 열린 ‘국민건강보험공단 국제포럼’에서 전국민 단일보험 빅데이터를 활용한 근거중심 정책결정(EBPM) 사례를 공유했다.

김재용 빅데이터연구개발실장은 “진료비 100% 전산 청구와 70%가 넘는 건강검진 참여율 덕분에 '국민건강정보DB'로 하루 단위 국민 건강 상태를 파악할 수 있다”며 세 가지 대표 성과를 제시했다.

우선 코로나19 대응이다. 2020년 3월 질병관리청 확진자 정보와 보험 데이터를 결합해 연령·질환별 위험도, 백신 효과, 취약 계층·지역 분포를 실시간 산출했고, 2021년 말 병상 부족 국면에는 중증도 예측 서비스를 긴급 가동했다. 전체 확진자의 98 %가 이 서비스를 활용해 역학조사팀과 병상관리팀 간 갈등이 조기에 해소됐다는 설명이다.

둘째는 민간 실손보험 과잉 이용 진단이다. 5년치 공‧사보험 데이터를 연계한 결과 실손 가입자의 외래 비급여 이용은 비가입자 대비 10배, 입원 비급여 이용은 2배 많았다. 공보험이 떠안은 초과 부담은 연 2조7,800억∼7조9,100억 원으로 추정됐다. 김 실장은 “과잉 보장 구조가 의료 이용을 왜곡해 공보험 재정을 압박한다”며 지불제도 개편 필요성을 강조했다.

마지막으로 지역 의료격차 가시화다. 공단이 행정 구역별 단위로 제작한 ‘지역의료지도’에 따르면 강원 정선군 주민의 72 %가 응급센터까지 1시간 내 도달하지 못하는 것으로 나타났다. 김 실장은 “데이터 기반 지도는 필수의료 사각지대를 입증해 자원 재배치 논의를 객관화한다”고 말했다.

Salam ABBARA 연세대 강남세브란스병원 박사후연구원은 프랑스 Health Data Hub(HDH) 사례를 소개하며 “데이터 2차 활용을 가로막는 거버넌스 복잡성을 단일 창구와 표준화로 해소해야 한다”고 밝혔다. HDH는 전 국민 6,700만 명, 20년 시계열 클레임 데이터를 통합해 170건 이상 연구를 지원했고, 그중 3분의 1은 인공지능(AI) 기반 프로젝트다.

이어 김현창 연세대 의과대학 교수는 국내 데이터 활용의 네 가지 난제로 △기관 간 데이터 파편화 △상호운용성 부족 △복잡한 접근 절차 △개인정보·윤리 부담을 제시했다.

김 교수는 “의료기관이 데이터 생산자를 넘어 AI 검증의 공동 리더가 되려면 폐쇄 분석실·클라우드 기반 플랫폼을 확충하고, 민·관이 책임 있는 거버넌스를 마련해야 한다”고 강조했다.

세 발표자는 공통적으로 단일 창구 기반 데이터 거버넌스와 AI 윤리 기준 마련을 촉구했다.

김재용 실장은 “전국민 빅데이터를 분석한 근거에 기반한 의사결정은 국민의 신뢰를 높일 수 있는 투명성을 강화하는 기반이 된다”며 “이것들을 잘 활용하기만 하면 자원의 배분과 환자 생명 구제 등에 적극 기여할 수 있다. 나아가 감염병 대응, 고령화 대응, 보건의료체계 설계 등 다양한 분야에 국제적으로 적용할 수 있는 가능성이 크다”고 밝혔다.